जब मैं का उपयोग करें XGBoostRegressor की भविष्यवाणी करने के लिए शेयर की कीमत, और मैं कोशिश करने के लिए मॉडल फिट.
# XGBoostRegressor
parameters = {
'n_estimators': [100, 200, 300, 400],
'learning_rate': [0.001, 0.005, 0.01, 0.05],
'max_depth': [8, 10, 12, 15],
'gamma': [0.001, 0.005, 0.01, 0.02],
'random_state': [42]
}
eval_set = [(X_train, y_train), (X_valid, y_valid)]
model = xgb.XGBRegressor(eval_set = eval_set, objective = 'reg:squarederror', verbose = False)
clf = GridSearchCV(model, parameters)
clf.fit(X_train, y_train)
print(f'Best params: {clf.best_params_}')
print(f'Best validation score = {clf.best_score_}')
और फिर मैं एक चेतावनी है.
Parameters: { "eval_set", "verbose" } might not be used.
This could be a false alarm, with some parameters getting used by language bindings but
then being mistakenly passed down to XGBoost core, or some parameter actually being used
but getting flagged wrongly here. Please open an issue if you find any such cases.
दोहराने और फिर से दोहराने । मैं पहले से ही बदल गया है मापदंडों, लेकिन यह काम नहीं किया. और मैं नहीं मिल रहा था किसी भी तरीके को हल करने के लिए यह？ किसी को भी इस सवाल? और कैसे इसे हल करने के लिए? धन्यवाद.