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[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드

XGBoost를 이용한 위스콘신 유방암 예측(파이썬 Native XGBoost 사용)

XGBOOST 파라미터 질문

421

허쿡

작성한 질문수 51

0

안녕하세요. 수업 잘 듣고 있습니다 :)

 

Q1

XGBoost를 이용한 위스콘신 유방암 예측(파이썬 Native XGBoost 사용) 강의 14분16초 objective 파라미터에 대한 설명을 하는 부분이 있는데요.

여기선 0또는 1을 예측하는 것이므로 binary : logistic으로 설정하셨는데 만약 이진 분류가 아닌 라벨값이 0, 1, 2 처럼 2가지를 넘는 경우는 어떻게 설정해야 되나요?

 

Q2

사이킷런 래퍼 XGBoost 에선 목적함수 파라미터를 따로 지정한 부분이 없는데 사이킷런 래퍼에선 어떻게 지정해줄 수 있나요?

python 통계 머신러닝 배워볼래요?

답변 1

1

권 철민

안녕하십니까,

XGBoost의 objective function은 특별히 인자로 주지 않아도 타겟값을 보고 스스로 판단해서 objective function을 할당합니다.

타겟값이 0/1 일 경우는 binary:logistic을, 이진 분류가 multi class일 경우는 softmax기반의 multi:softprob를 할당합니다.

사이킷런 래퍼에서도 인자로 objective를 아래와 같이 입력하시면 됩니다.

model = XGBClassifier(objective='binary:logistic')

 

감사합니다.

0

허쿡

빠른 답변 감사합니다 :)

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