xgb_select_params: Selecionador de hyperparametros para Xgboost

In zegkreist/magikaRp: Serie de funções úteis a mim

Description

Seu objetivo é selecionar hyperparametros que maximizem ou minimizem seu objetivo utilizando CV e Sessões. Para isto ele se utiliza do pacote mlrMBO, realizando optimizações de estatística bayesiana

Usage

xgb_select_params(dados, n_samples, var_id = NULL, metrica = "logloss",
  objetivo = "binary:logistic", niter_data = 10, niter_bayes = 50,
  cv.nfolds = 5, cv.nrounds = 3000, nthreads = 3,
  tree_method = "hist")

Arguments

dados	Um objeto data.table com os dados pre processados e uma coluna target
n_samples	O tamanho do sorteio par acada classe. Se regressão o tamanbho total da amostra
var_id	A variável que identifica cada observação. Ela será removida antes da seleção de parametros. DEFAULT: NULL (não irá remover nada)
metrica	A métrica selecionada para o xgboost lidar. DEFAULT: logloss
objetivo	A finalidade do modelo. DEFAULT: binary:logistic
niter_data	Quantas sessões serão feitas. Quantos sorteios serão feitos nos dados. DEFAULT: 10
niter_bayes	Quantas itereções serão utilizadas no otimizador de bayes. DEFAULT: 50
cv.nfolds	Quantos folds para o CV. DEFAULT: 5
cv.nrounds	Quantidade máxima de nrounds a ser testado. DEFAULT: 3000,
nthreads	Quantidade de CPU threads disponíveis para o XGBoost. DEFAULT: 3
tree_method	Método de treino das árvores. DEFAULT: hist. Em hist será treinado na CPU, em gpu_hist na GPU

Value

Uma lista com três posições: Os parâmetros procurados, o número de nrounds e a melhor métrica encontrada

zegkreist/magikaRp documentation built on Oct. 16, 2019, 4:16 a.m.