xgboost binary:logistic 和 reg:logistic 有什么区别

数据挖掘 r 逻辑回归 xgboost
2021-10-14 03:40:27

binary:logistic 和 reg:logistic 在 xgboost 中的 R 有什么区别?它仅在评估指标中吗?

如果是,二元分类的 RMSE 与错误率相比如何?指标之间的关系或多或少是单调的,调整一个指标的输出在这两种方法之间不应该有显着差异吗?

1个回答

算法没有区别,都是一样的。当您使用 reg:logistic默认评估指标rmse时,您可以更改此参数。

Theerror rate和 thermse可能会有所不同,具体取决于您的输出分布,因为error rate使用的限制为0.5 如果您的输出值集中在 0 或者 1它会比 小得多rmse,尽管模型的相关指标可能非常不同,但应用程序将取决于您的问题。

为了评估逻辑回归模型的性能,通常计算 auc、logloss、accuracy、pseudo-R2其他一些人