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[英]Different results for XGBoost using python api and scikit-learn wapper
[英]Scikit learn API xgboost allow for online training?
根据API,似乎正常的xgboost接口允许此选项:
xgboost.train(params, dtrain, num_boost_round=10, evals=(), obj=None, feval=None, maximize=False, early_stopping_rounds=None, evals_result=None, verbose_eval=True, xgb_model=None, callbacks=None, learning_rates=None)
。
在此选项中,可以输入xgb_model
以允许在同一模型上继续训练。
但是,我正在使用xgboost的scikit学习API,因此我可以将分类器放在scikit管道中,以及其他很好的工具,例如随机搜索超参数调整。
那么有没有人知道任何(尽管是hacky)允许xgboost的scikitlearn api在线培训的方式?
我不认为sklearn包装器可以选择逐步训练模型。 可以使用warm_start参数在某种程度上实现该专长。 但是,XGBoost的sklearn包装器没有该参数。 因此,如果您想进行增量培训,可能需要切换到xgboost的官方API版本。
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