Xgboost Num_class in R

Question

これは私を混乱させる非常に簡単な質問です。私はrと予測的なモデリングが新しく、私は現在バイナリ分類モデルにxgboostを使っています。私はnum_classパラメータについて少し混乱しています。というのも、1に設定すると、通常の出力が得られ、正常に動作します。しかし、2に設定すると、予測でデータの行が2倍になりますが、奇妙なことに精度が向上します。 バイナリ分類のパラメータは1または2であると想定され、2の場合はなぜ2倍の行が得られますか？

Answer 1

バイナリ分類にnum_classを設定する必要はありません。

あなたがdocmentationを参照している場合、あなたは見つけることができます -

num_classは、クラスの数を設定します。 ソフトマックスの対物レンズを使用してマルチクラス分類を行うためにxgboostソフトマックスセット：のみマルチクラス 目的に

マルチを使用します。クラスは数字で表され、 0からnum_class - 1である必要があります。