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フォワード「ラベルと予測サイズと一致していない」私はxgboostとR.xgboost多項分類エラー：
両方にかなり新たなんだ、私は私のデータdtrainに多項分類を実行するためにRにxgboost使用しています。
param1 <- list(objective = "multi:softprob"
, num_class = 6
, booster = "gbtree"
, eta = 0.5
, max.depth = 7
, min_child_weight = 10
, max_delta_step = 5
, subsample = 0.8
, colsample_bytree = 0.8
, lambda = 3 # L2
, alpha = 5 # L1
)
set.seed(2016)
xgbcv1 <- xgb.cv(params = param1, data = dtrain, nround = 3000, nfold = 3,
metrics = list("error", "auc"), maximize = T,
print_every_n = 10, early_stopping_rounds = 10)
これは私に次のエラーがスローされます：
Error in xgb.iter.update(fd$bst, fd$dtrain, iteration - 1, obj) :
amalgamation/../src/objective/multiclass_obj.cc:75: Check failed:
label_error >= 0 && label_error < nclass SoftmaxMultiClassObj: label must be in [0, num_class), num_class=6 but found 6 in label.
だから私はこのエラーをスローnum_class = 7を設定しようとした：
Error in xgb.iter.eval(fd$bst, fd$watchlist, iteration - 1, feval) :
amalgamation/../src/metric/elementwise_metric.cc:28: Check failed:
(preds.size()) == (info.labels.size()) label and prediction size not match, hint: use merror or mlogloss for multi-class classification
ここでは何が起こっていますか？ num_classはlabel_error以上である必要がありますか？
PLSは – BigDataScientist
...、 'dput（）'データを共有するために使用された場合あなたはそれを最後に克服しましたか？私は私のために働いた解決策を見つけました。具体的には、私のy変数 'set y < - y - 1'（私はxgbへの呼び出しで目標変数を見ていません）https://stackoverflow.com/questions/36086529/understanding-num-classes-for- xgboost-in-r –