XGBoost，XGBClassifier：未知的目标函数错误答案

【问题标题】：XGBoost, XGBClassifier : Unknown Objective Function ErrorXGBoost，XGBClassifier：未知的目标函数错误
【发布时间】：2023-03-15 09:18:01
【问题描述】：

我正在尝试训练 XGBClassifier，但出现此错误。我正在使用 xgboost 1.1.0 版。我使用 pip install xgboost 来安装 xgboost，我也升级了它。

param_dict = {'n_estimators':i, 'max_depth':j, 'objective':'binary:logistic'}

clf = xgb.XGBClassifier(param_dict)
clf.fit(X_tr_1, y_train)


XGBoostError: [08:00:25] C:\Users\Administrator\workspace\xgboost-win64_release_1.1.0\src\objective\objective.cc:26: Unknown objective function: `{'objective': 'binary:logistic', 'eta': 0.02, 'max_depth': 4}`
Objective candidate: survival:aft
Objective candidate: binary:hinge
Objective candidate: multi:softprob
Objective candidate: multi:softmax
Objective candidate: rank:ndcg
Objective candidate: rank:map
Objective candidate: rank:pairwise
Objective candidate: reg:squaredlogerror
Objective candidate: reg:logistic
Objective candidate: binary:logistic
Objective candidate: reg:gamma
Objective candidate: reg:tweedie
Objective candidate: count:poisson
Objective candidate: survival:cox
Objective candidate: binary:logitraw
Objective candidate: reg:linear
Objective candidate: reg:squarederror

【问题讨论】：

你的意思是clf = xgb.XGBClassifier(**param_dict)

标签： python machine-learning xgboost xgbclassifier

【解决方案1】：

猜测您必须使用 GridSearch 技术来找出最佳超参数甚至明确指定它，将字典对象 param_dict 作为参数传递给 XGBoost 分类器方法的正确方法是 -

clf = xgb.XGBClassifier(**param_dict)

【讨论】：