Xgboost Scikit APIを使用したマルチ分類

Question

Xgboost Scikit APIを使用してマルチ分類のためにnum_classパラメータを設定する方法および場所と混同します。 scikitのウェブサイトでは、このようなパラメータはドキュメントにありません。あなたがpriorlyクラスの量を指定するため

xgboost.XGBClassifier(max_depth=3, learning_rate=0.1, n_estimators=100, 
    silent=True, objective='binary:logistic', nthread=-1, gamma=0, 
    min_child_weight=1, max_delta_step=0, subsample=1, colsample_bytree=1, 
    colsample_bylevel=1, reg_alpha=0, reg_lambda=1, scale_pos_weight=1, 
    base_score=0.5, seed=0, missing=None) 

Answer 1

XGBクラシファイアラッパー関数は必要ありません。フィットに渡される「ラベル」列は、どのクラス/どのクラスを使用するかを指定するために使用されます。