XGboost-Schulung, Validierung und TestsHallo,
Ich habe eine Frage zum Umgang mit Testdatensätzen in XGBoost. Hier ist mein aktueller Ansatz:
- Ich verwende die 10-fache Kreuzvalidierung für das Modelltraining und die Validierung
- Ich halte einen separaten Testdatensatz während dieser Trainingsphase vollständig ausgeschlossen (ausblenden und in der Tabelle ausschließen, bevor ich das Modell starte).
- Nach dem Training erstelle ich manuell Vorhersagen für diesen Testdatensatz (speichere die Vorhersagen in der Tabelle und blende die Testdaten ein).
Mein Problem ist: Durch die separate Verarbeitung der Testdaten entgehen mir die automatischen Leistungskennzahlen, die XGBoost berechnen kann. Gibt es eine Möglichkeit:
- Halten Sie die Testdaten während des Trainings vollständig getrennt (mithilfe von „Ausblenden“ und „Ausschließen“)
- ABER soll XGBoost nach Abschluss des Trainings trotzdem automatisch Leistungsmetriken für diese Testdaten berechnen?
Prädiktive Modellierung und maschinelles LernenBetreff: XGbbost-Training, Validierung und TestIch wollte gerade die gleiche Frage stellen
Betreff: XGbbost-Training, Validierung und TestHallo @Sburel ,
Habe Ihren Beitrag gerade erst gesehen, entschuldigen Sie die verspätete Antwort.
Für jede Modellbewertung im Testsatz können Sie die Plattform „Modellvergleich“ verwenden (nur für Testzeilen): Wählen Sie einfach Ihre XGBoost-Vorhersageformel als Y-Prädiktor aus und Rsquare, RASE (=RMSE) und der durchschnittliche absolute Fehler werden automatisch berechnet. Einige andere Metriken wie die Korrelation können mit anderen Plattformen berechnet werden: Für die Korrelation können Sie die multivariate Plattform mit der vorhergesagten und der gemessenen Antwort verwenden, um das tatsächliche vs. vorhergesagte Diagramm (standardmäßig auch im Modellvergleich verfügbar) sowie den Korrelationswert anzuzeigen.
Hoffe, diese Antwort hilft Ihnen oder anderen Mitgliedern,
