Rxgboost、ガンマ回帰の問題

Question

私はいくつかの財務データでxgboostを使いこなしており、ガンマ回帰を目的として試してみたかったのです。

cvs <- xgb.cv(data = sparse_matrix, label = target, nfold = 10, nthread = 4, nround = 16, objective = "reg:gamma", metrics = list("mae")) 

しかし、これは、線形回帰を目的として使用するよりもはるかに時間がかかるようです。

そしてまた、次の警告の多くをスロー：

In foldVector[which(y == dimnames(numInClass)$y[i])] <- sample(seqVector) : 
    number of items to replace is not a multiple of replacement length 

この警告は、約50回繰り返されます。

何が起こっていますか？ reg：linearはうまく動いているので、私は周りを遊んでいて、単にさまざまな目的を試してみただけです。

誰もこの警告が発生する理由を指摘できますか？

Answer 1

私の答えはちょっと遅いですが、他の人に役立つかもしれません。私はreg:logistic目的と同じ問題があったが、私はそれを解決方法はxgboostのドキュメントを1としてxgb.cv

でstratified=FALSEを設定することで、成層はブールあるひだのサンプリングが値によって層別化する必要があるかどうかを示します結果ラベルの