R语言实战应用精讲50篇（三十五）-R语言实现xgboost回归（附R语言代码）

文宇肃然

于 2022-02-08 03:45:00 发布

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分类专栏： R语言实战应用案例精讲文章标签： r语言回归机器学习

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本文详细讲解了如何使用R语言进行xgboost回归，包括数据准备、xgboost二分类和多分类的实现代码，强调了xgb.DMatrix的构建、提前终止策略以及因变量取值的转换。

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xgboost回归

采用xgboost包构建xgboost模型有一个比较棘手问题在于构建xgb.DMatrix数据，同时为了应用提前终止策略需要构建watchlist，以下代码从数据准备部分开始对上面两部分内容均有覆盖，大家可以参考使用。

# 数据准备colnames(boston)# 训练集dvfunc <- dummyVars(~., data = data_train[, 1:13], fullRank = T)data_trainx <- predict(dvfunc, newdata = data_train[, 1:13])data_trainy <- data_train$medv# 验证集data_validx <- predict(dvfunc, newdata = data_valid[, 1:13])data_validy <- data_valid$medv# 测试集data_testx <- predict(dvfunc, newdata = data_test[, 1:13])data_testy <- data_test$medv# 构建xgb.DMatrix格式数据dtrain <- xg