【发布时间】：2020-12-24 08:14:25
【问题描述】：
对于使用 XGBoost 的分类任务，我知道参数 ‘objective’ = ‘binary:logistic’ 表示使用概率指定具有目标函数的二元分类任务。据我了解，这里的概率只是计算决策树每个叶子中的正类实例。
那么参数‘objective’=‘binary:logitraw’有什么作用呢？此处的文档 (https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/parameter.html) 指出这意味着“二元分类的逻辑回归，逻辑转换前的输出分数”。 “逻辑回归之前的输出分数”是什么意思，特别是因为这里的概率是计算决策树每个叶子中的正类实例，所以对我来说，涉及“逻辑转换”是没有意义的?
【问题讨论】：
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对此感到抱歉。我希望得到更快的响应和更高的知名度，因为我没有得到 DS SE 的回复
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我不熟悉这个库或函数，但是
logitraw可能意味着logits，即被压缩到[0, 1]范围之前的输出，代表一个概率。 -
好的，谢谢@nbro。我需要更深入地研究这一点，因为对我来说决策树中的每个叶子如何具有 logit 值是没有意义的。
标签： python binary logistic-regression decision-tree xgboost