xgb.trainとxgb.XGBRegressor（またはxgb.XGBClassifier）の違いは何ですか？

Question

私はすでに "xgboost.XGBRegressorはXGBoost用のScikit-Learn Wrapperインターフェースです"と知っています。

しかし、他の違いはありますか？

Answer 1

xgboost.trainは、グラジエントブースト法によってモデルをトレーニングするための低レベルのAPIです。 DMatrixを調製し、対応する目的関数とパラメータを渡している（彼らはそれを呼び出すように、Scikit-学ぶ状ラッパー）

xgboost.XGBRegressorとxgboost.XGBClassifierがラッパーです。これはXGBRegressorとXGBClassifierで行うことができますすべてはxgboost.train機能の基礎となる経由なんとかであることを意味し

self._Booster = train(params, dmatrix, 
         self.n_estimators, evals=evals, 
         early_stopping_rounds=early_stopping_rounds, 
         evals_result=evals_result, obj=obj, feval=feval, 
         verbose_eval=verbose) 

：最後に、fitコールは単に沸きます。それ以外の方法は明らかに真実ではありません。たとえば、xgboost.trainという有用なパラメータの一部は、XGBModel APIではサポートされていません。顕著な違いのリストが含まれています：

• xgboost.trainはcallbacksは、各反復の終了時に適用される設定することができます。
• xgboost.trainは、xgb_modelパラメータを介してトレーニングの継続を許可します。
• xgboost.trainは、評価関数の最小化だけでなく最大化も可能にします。