R语言：xgboost算法的实现——xgboost包

最新推荐文章于 2025-07-01 00:15:00 发布

weixin_43216017

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分类专栏：机器学习编程 R语言分类算法原理以及R&Python实现文章标签： xgboost R

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43216017/article/details/87905163

本文介绍了如何在R语言中使用xgboost包来实现xgboost算法，选择了红酒质量分类数据集进行二分类问题的建模，并探讨了数据预处理、xgboost函数的使用以及ROC曲线和AUC值的计算。

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xgboost算法可以说是一个比较新兴的算法，效果也非常好，在Kaggle上已经有不少例子说明其算法的优越性甚至超过了随机森林算法。

本文将主要介绍xgboost算法的R语言实现。使用的是xgboost包中的xgboost函数。

数据简介

本文数据选择了红酒质量分类数据集，这是一个很经典的数据集，原数据集中“质量”这一变量取值有{3，4，5，6，7，8}。为了实现二分类问题，我们添加一个变量“等级”，并将“质量”为{3，4，5}的观测划分在等级0中，“质量”为{6，7，8}的观测划分在等级1中。

数据下载戳我

因变量：等级

自变量：非挥发性酸性、挥发性酸性、柠檬酸、剩余糖分、氯化物、游离二氧化硫、二氧化硫总量、浓度、pH、硫酸盐、酒精

library(openxlsx)
wine = read.xlsx("C:/Users/Mr.Reliable/Desktop/classification/winequality-red.xlsx") 
#将数据集分为训练集和测试集,比例为7:3
train_sub = sample(nrow(wine),7/10*nrow(wine))
train_data = wine[train_sub,]
test_data = wine[-train_sub,]