Vorhersage einer Klassenvariablen mit XGBoost in R

Question

Ich bin neu in R und möchte die Klassenvariable in meinem Testset mit XGBoost vorhersagen. Mein Trainingsdatensatz sieht wie folgt aus.

> str(train) 
'data.frame': 5000 obs. of 37 variables: 
$ ID : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... 
$ A1 : num 0.36 0.33 0.33 0.31 0.33 0.31 0.3 0.3 0.3 0.3 ... 
$ A2 : num 0.45 0.4 0.4 0.4 0.37 0.37 0.4 0.4 0.35 0.37 ... 
$ A3 : num 0.47 0.42 0.4 0.4 0.4 0.38 0.42 0.42 0.38 0.38 ... 
$ A4 : num 0.37 0.31 0.33 0.31 0.31 0.3 0.33 0.34 0.3 0.3 ... 
$ A5 : num 0.33 0.33 0.31 0.33 0.31 0.31 0.3 0.31 0.3 0.3 ... 
$ A6 : num 0.4 0.4 0.4 0.37 0.37 0.4 0.4 0.38 0.37 0.38 ... 
$ A7 : num 0.42 0.4 0.4 0.4 0.38 0.4 0.42 0.42 0.38 0.4 ... 
$ A8 : num 0.31 0.33 0.31 0.31 0.3 0.31 0.34 0.31 0.3 0.28 ... 
$ A9 : num 0.33 0.31 0.33 0.31 0.31 0.3 0.31 0.3 0.3 0.3 ... 
$ A10 : num 0.4 0.4 0.37 0.37 0.4 0.4 0.38 0.37 0.38 0.37 ... 
$ A11 : num 0.4 0.4 0.4 0.38 0.4 0.4 0.42 0.4 0.4 0.35 ... 
$ A12 : num 0.33 0.31 0.31 0.3 0.31 0.31 0.31 0.3 0.28 0.3 ... 
$ A13 : num 0.4 0.36 0.33 0.33 0.33 0.3 0.31 0.31 0.31 0.3 ... 
$ A14 : num 0.49 0.44 0.4 0.39 0.39 0.39 0.42 0.44 0.37 0.36 ... 
$ A15 : num 0.52 0.46 0.41 0.41 0.41 0.41 0.46 0.46 0.41 0.41 ... 
$ A16 : num 0.4 0.33 0.32 0.31 0.32 0.32 0.35 0.35 0.29 0.29 ... 
$ A17 : num 0.36 0.33 0.33 0.33 0.3 0.3 0.31 0.31 0.3 0.3 ... 
$ A18 : num 0.44 0.4 0.39 0.39 0.39 0.39 0.44 0.42 0.36 0.37 ... 
$ A19 : num 0.46 0.41 0.41 0.41 0.41 0.42 0.46 0.44 0.41 0.39 ... 
$ A20 : num 0.33 0.32 0.31 0.32 0.32 0.33 0.35 0.33 0.29 0.31 ... 
$ A21 : num 0.33 0.33 0.33 0.3 0.3 0.3 0.31 0.31 0.3 0.3 ... 
$ A22 : num 0.4 0.39 0.39 0.39 0.39 0.4 0.42 0.37 0.37 0.36 ... 
$ A23 : num 0.41 0.41 0.41 0.41 0.42 0.46 0.44 0.39 0.39 0.39 ... 
$ A24 : num 0.32 0.31 0.32 0.32 0.33 0.35 0.33 0.31 0.31 0.29 ... 
$ A25 : num 0.4 0.35 0.33 0.33 0.33 0.33 0.31 0.31 0.29 0.29 ... 
$ A26 : num 0.49 0.47 0.42 0.39 0.39 0.4 0.42 0.4 0.36 0.36 ... 
$ A27 : num 0.53 0.5 0.44 0.41 0.41 0.41 0.44 0.41 0.38 0.38 ... 
$ A28 : num 0.41 0.39 0.34 0.31 0.31 0.31 0.34 0.33 0.29 0.28 ... 
$ A29 : num 0.35 0.33 0.33 0.33 0.33 0.31 0.31 0.31 0.29 0.31 ... 
$ A30 : num 0.47 0.42 0.39 0.39 0.4 0.42 0.4 0.4 0.36 0.34 ... 
$ A31 : num 0.5 0.44 0.41 0.41 0.41 0.43 0.41 0.41 0.38 0.36 ... 
$ A32 : num 0.39 0.34 0.31 0.31 0.31 0.34 0.33 0.31 0.28 0.28 ... 
$ A33 : num 0.33 0.33 0.33 0.33 0.31 0.31 0.31 0.31 0.31 0.31 ... 
$ A34 : num 0.42 0.39 0.39 0.4 0.42 0.42 0.4 0.37 0.34 0.34 ... 
$ A35 : num 0.44 0.41 0.41 0.41 0.43 0.43 0.41 0.39 0.36 0.36 ... 
$ Class: **Factor** w/ 6 levels "A","B","C","D",..: 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 ... 

Mein Testdatensatz sieht genau die gleichen, außer dass Class-Attribute ist empty.I verwendet hat diesen Code die Klasse für meinen Testdatensatz zu prognostizieren.

Wenn ich den obigen Code ausführen, erhalte ich diesen Fehler.

Ist es möglich, eine Faktorart Daten mit XGBoost in R vorherzusagen?

P.S. habe Random Forest verwendet, um die Klassenvariable vorherzusagen und es hat gut funktioniert.

Answer 1

Ihre Zielklassen müssen bei 0 beginnen. Versuchen Sie das folgende Beispiel

library(xgboost) 
data(agaricus.train) 
data(agaricus.test) 
train = agaricus.train 

param = list("objective" = "binary:logistic" ,"eval_metric" = "logloss" , 
     "eta" =1 , "max.depth" = 2) 

Dieses Modell seit Zug $ Etiketten arbeitet beginnt bei 0 daher Ausgabewahrscheinlichkeiten werden

model <- xgboost(data = train$data, label = train$label, 
      nrounds = 20, objective = "binary:logistic") 

dieses Modell für ‚1‘ sein würde nicht funktionieren. Beachten Sie die Fehlermeldung, wenn Sie es von 1 haben.

Konvertieren Sie sie einfach in numerischen Typ, wo sie von 0 beginnen, die funktionieren sollten.

Update: Auch da Sie fast 6 Klassen haben das "Ziel" sollte "multi: softmax" oder "multi: softprob", wo Sie sollten auch "num_class" Parameter umfassen.