循环在 R 中无法按预期工作，同时调整 xgboost 参数答案

【问题标题】：Looping not working as expected in R, while tuning xgboost parameters循环在 R 中无法按预期工作，同时调整 xgboost 参数
【发布时间】：2016-07-24 07:06:42
【问题描述】：

此问题基于：

xgboost in R: how does xgb.cv pass the optimal parameters into xgb.train

我正在尝试使用不同的参数进行类似的循环：

for (iter in 1:100){

param <- list(objective = "binary:logistic",
              eval_metric = "auc",
              max_depth = sample(2:6,1),
              eta = runif(.01,.1,.05),
              gamma = runif(.01,.05,.1), 
              subsample = runif(.9,.8,.7),
              colsample_bytree = runif(.8,.9,.5), 
              min_child_weight = sample(30:100,1),
              max_delta_step = sample(1:10,1)
)

但它会抛出错误，因为 param 在第一次迭代时将值设为：

max_depth : int 6
eta : num(0)
gamma: num(0)
subsample : num(0)
colsample_bytree : num(0)
min_child_weight: int 63
max_delta_step: int 2

什么可能导致这种行为？

【问题讨论】：

标签： r parameter-passing xgboost

【解决方案1】：

好像我弄错了 runif 函数。

这似乎有效：

param <- list(objective = "binary:logistic",
              eval_metric = "auc",
              max_depth = sample(2:6,1),
              eta = runif(1,.01,.05),
              gamma = runif(1,.01,.1), 
              subsample = runif(1,0.6,0.9),
              colsample_bytree = runif(1,.5,1), 
              min_child_weight = sample(30:100,1),
              max_delta_step = sample(1:10,1)

【讨论】：