Pythonでxgboostのグリッド検索を実行するにはどうすればよいですか？

Question

私はxgboostを使いたいという分類上の問題があります。 私は、次のしている：

alg = xgb.XGBClassifier(objective='binary:logistic') 

そして、私はそれがで損失を記録しテストしてい：私は次のように検索するグリッドを実行しようとしています

cross_validation.cross_val_scoree(alg, train_cluster_x, train_cluster_y, cv=5, scoring='log_loss') 

：

clf = GridSearchCV(alg,{'max_depth': [2,4,6], 
         'n_estimators': [50,100,200]}, 
         verbose=1, 
         error_score='log_loss') 

clf.fit(train_cluster_x,train_cluster_y) 
clf.best_score_, clf.best_params_ 

をしかし、私は取得異なる結果。 グリッド検索でログの消失をクロス検証として計算していますか？

Answer 1

グリッド検索の設定に違いがあります。 error_scoreは、エラー発生時の値を意味します。スコアリングパラメータを 'neg_log_loss'に指定する必要があります。

clf = GridSearchCV(alg,{'max_depth': [2,4,6], 
        'n_estimators': [50,100,200]}, 
        verbose=1, 
        scoring='neg_log_loss') 

clf.fit(train_cluster_x,train_cluster_y) 
clf.best_score_, clf.best_params_