Rの回帰にXGBoostアルゴリズムを使用するには？

Question

私は予測のためにXGBoost技術を試していました。従属変数が連続的なので、私はXGBoostを使用して回帰を行っていましたが、さまざまなポータルで参照可能な参照のほとんどは分類用です。私は

objective = "reg:linear" 

を使用して知っているけど、私たちは回帰を行うことができますが、それでも私は他のパラメータのためのいくつかの明快さを必要とします。誰かが私にそれのRスニペットを提供できるなら、大きな助けになるでしょう。

Answer 1

xgboost(data = X, 
     booster = "gbtree", 
     objective = "binary:logistic", 
     max.depth = 5, 
     eta = 0.5, 
     nthread = 2, 
     nround = 2, 
     min_child_weight = 1, 
     subsample = 0.5, 
     colsample_bytree = 1, 
     num_parallel_tree = 1) 

これらは、ツリーブースターを使用しているときに遊ぶことができるすべてのパラメーターです。あなたが一緒にプレイするには、以下のパラメータを使用することができ、リニアブースター...

xgboost(data = X, 
     booster = "gblinear", 
     objective = "binary:logistic", 
     max.depth = 5, 
     nround = 2, 
     lambda = 0, 
     lambda_bias = 0, 
     alpha = 0) 

のためにあなたは、これらのパラメータの詳細な意味についてxgboost CRAN文書のxg.train()の説明を参照してくださいすることができます。

Answer 2

私が発見したパラメータの最良の説明が

https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/doc/parameter.md

でKaggleスクリプトリポジトリで利用可能なRでXGBoostの多くの使用例があります。 Amarjeet @

https://www.kaggle.com/michaelpawlus/springleaf-marketing-response/xgboost-example-0-76178/code