如何在XGBoost回归器中找到模型的系数?

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在XGBoost回归中预测价格,如何获取系数,模型的截距?像我们在Statsmodel中获得线性回归一样,如何获取模型摘要?参见下面的代码

from xgboost import XGBRegressor
# fit model no training data
model = XGBRegressor()
model.fit(X_train, y_train)
# make predictions for test data
y_pred = model.predict(X_test)
print("R^2: {}".format(model.score(X_test, y_test)))
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
print("Root Mean Squared Error: {}".format(rmse))

这是我建立模型并尝试获得这样的系数的方式:

#print the intercept
print(model.intercept_)
AttributeError: Intercept (bias) is not defined for Booster type gbtree
print(model.coef_)
AttributeError: Coefficients are not defined for Booster type gbtree

有人可以帮我解决这个问题吗?谢谢。

regression xgboost
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系数仅在选择线性模型作为基础学习者时定义(booster = gblinear)。没有为其他基础学习者类型(例如树学习者(booster = gbtree))定义此定义。默认值为booster = gbtree

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