xgboost.fit()与xgboost.train()

Question

我在XGBoost中查看XGBoost，但我不理解1)使用xgboost.fit()与xgboost.train()之间是否有任何区别，以及2)使用其中一种与另一种相比是否有任何优缺点？

我认为，到目前为止，我所确定的唯一一个问题是，您可以使用train()函数指定更多的params，但我并不完全相信您不能在fit()函数的某个地方指定相同的params。

Answer 1

从这个相关的答案获得的关于DMatrix在xgboost中的使用的大部分要点：

1. XGBoost Python包允许在两个API之间进行选择。Scikit-学习API通过调用fit来训练对象XGBRegressor和XGBClassifier。XGBoost自己的学习API有xgboost.train。您可能可以使用这两种选择中的任何一种来指定大多数模型。
2. 主要是个人喜好的问题。scikit学习API使人们更容易地利用一些在scikit学习中可用的工具(模型选择、管道等)