PythonのXGBRegressorとRのXGBoost

Question

私はPythonのXGBRegressorとRのxgb.trainを同じデータセットで同じパラメータで使用していますが、私は異なる予測をしています。

私はXGBRegressorが 'gbtree'を使用していて、Rで適切な比較を行ったことを知っていますが、まだ別の結果が得られています。

2人を区別する方法や、Rの等価性をpythonのXGBRegressorに見分ける方法について、誰かが正しい方向に導くことができますか？

申し訳ありません申し訳ありませんが、これは愚かな質問です、ありがとうございます。

Answer 1

XGBoostはフードの下でデシジョンツリーを使用するので、フィッティングプロシージャが確定的になるようにランダムシードを修正しないと、フィット間にわずかに異なる結果が得られます。

これは、Rの場合はset.seed、Pythonの場合はnumpy.random.seedで行うことができます。

Gregorのコメントには、完全な決定性を達成するためにnthreadパラメータを1に設定するとよいでしょう。