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안녕하십니까,

오류 내용이 다 보이지 않습니다. 캡처 하지 마시고, 오류 내용을 텍스트로 여기에 올려봐 주십시요.

그리고 현재 커널에서 xgboost의 버전, numpy 버전, pandas 버전을 다 올려 주십시요.

감사합니다.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김상원님.

XGBoost 사용 시 early_stopping_rounds 관련 오류는 버전 차이에서 비롯되는 경우가 많습니다. XGBoost의 최신 버전에서는 early_stopping_rounds와 eval_metric을 초기화 시점에 직접 설정하는 방식을 사용합니다. 이와 관련된 유사한 질문과 그 해결방법에 대한 기존 답변들이 있어 아래에 안내드립니다.

비슷한 오류와 관련된 해결책 링크:

1. early_stopping_rounds,eval_metric 오류 관련 질문있습니다.

   • 핵심 내용: 최신 버전에서 early_stopping_rounds는 fit 메서드가 아닌 XGBClassifier 초기화 시에 설정하는 것이 필요합니다. 강사님께서 버전 다운그레이드를 제안하셨습니다.
     

2. XGBoost 2.1.3 최신버전 사이킷런 XGboost

   • 핵심 내용: 최신 XGBoost 버전의 파라미터 변경에 대해 다른 수강생분께서 알려주신 사례로, 새로운 방식의 코드 예시를 제공하고 있습니다.
     

정리된 해결 방안:

최신 XGBoost 사용에 따른 코드 변경 사항은 다음과 같습니다:

from xgboost import XGBClassifier

xgb_wrapper = XGBClassifier(n_estimators=400, 
                            learning_rate=0.05, 
                            max_depth=3, 
                            early_stopping_rounds=50, 
                            eval_metric="logloss")

evals = [(X_tr, y_tr), (X_val, y_val)]

xgb_wrapper.fit(X_tr, y_tr, eval_set=evals, verbose=True)

• 위 코드는 최신 XGBoost 버전에서의 사용법으로, 초기화 시점에 early_stopping_rounds와 eval_metric을 설정하여 문제를 해결합니다.
  

질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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