XGBClassifier num_class无效

Question

我正在使用XGBClassifier（在xgboost中）进行多类分类。执行分类器后，我收到一条错误说明：

unexpected keyword argument 'num_class'

导致此错误的代码如下所示（params是xgb的一组有效参数）：

xgb.XGBClassifier(params, num_class=100)

我搜索了一下，发现'num_class'参数被命名为'n_classes'，用于XGBClassifier的scikit实现。我尝试了这个更改并收到了类似的错误：

unexpected keyword argument 'n_classes'

导致此错误的代码如下所示：

xgb.XGBClassifier(params, num_class=100)

任何有关修复此错误的帮助表示赞赏！

Answer 1

在Sklearn XGB API中，您无需显式指定num_class参数。如果目标有超过2个级别，XGBClassifier会自动切换到多类分类模式。

evals_result = {}
self.classes_ = list(np.unique(y))
self.n_classes_ = len(self.classes_)

 if self.n_classes_ > 2:
 # Switch to using a multiclass objective in the underlying XGB instance
 xgb_options["objective"] = "multi:softprob"
 xgb_options['num_class'] = self.n_classes_

在这里查看完整的源代码：https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/python-package/xgboost/sklearn.py