XGBClassifier num_class无效

Question

我使用XGBClassifier (在xgboost中)进行多类分类。在执行分类器时，我收到一个错误，该错误声明：

unexpected keyword argument 'num_class'

引起此错误的代码列在下面(params是xgb的有效参数集)：

xgb.XGBClassifier(params, num_class=100)

我搜索了一下，发现'num_class‘参数名为'n_classes’，用于XGBClassifier的scikit实现。我尝试了这个更改，并收到了一个类似的错误：

unexpected keyword argument 'n_classes'

引起此错误的代码列于下：

xgb.XGBClassifier(params, num_class=100)

任何帮助修复此错误将不胜感激！

Answer 1

在Sklearn中，您不需要显式地指定num_class参数。如果目标有两个以上的级别，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