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问在CV网格中设置星火scalePosWeight模型的xgBoost参数
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Stack Overflow用户

提问于 2018-06-29 00:27:50

回答 1查看 446关注 0票数 1

我正在尝试使用Scala在星火上调优我的xgBoost模型。我的XGb参数网格如下：

val xgbParamGrid = (new ParamGridBuilder()
                .addGrid(xgb.maxDepth, Array(8, 16))
                .addGrid(xgb.minChildWeight, Array(0.5, 1, 2))
                .addGrid(xgb.alpha, Array(0.8, 0.9, 1))
                .addGrid(xgb.lambda, Array(0.8, 1, 2))
                .addGrid(xgb.scalePosWeight, Array(1, 5, 9))
                .addGrid(xgb.subSample, Array(0.5, 0.8, 1))
                .addGrid(xgb.eta, Array(0.01, 0.1, 0.3, 0.5))
                .build())

对交叉验证器的调用如下：

val evaluator = (new BinaryClassificationEvaluator()
                      .setLabelCol("label")
                      .setRawPredictionCol("prediction")
                      .setMetricName("areaUnderPR"))

    val cv = (new CrossValidator()
              .setEstimator(pipeline_model_xgb)
              .setEvaluator(evaluator)
              .setEstimatorParamMaps(xgbParamGrid)
              .setNumFolds(10))

    val xgb_model = cv.fit(train)

仅针对scalePosWeight参数，我就会得到以下错误：

error: type mismatch;
found   : org.apache.spark.ml.param.DoubleParam
required: org.apache.spark.ml.param.Param[AnyVal]
Note: Double <: AnyVal (and org.apache.spark.ml.param.DoubleParam <:                      

    org.apache.spark.ml.param.Param[Double]), but class Param is invariant in type T.
You may wish to define T as +T instead. (SLS 4.5)
                              .addGrid(xgb.scalePosWeight, Array(1, 5, 9))
                                           ^

根据我的搜索，“您可能希望将T定义为+T”的消息很常见，但我不知道如何在这里解决这个问题。谢谢你的帮忙!

scala

apache-spark

cross-validation

xgboost

apache-spark-ml

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2018-08-07 19:40:12

我在为minChildWeight设置数组时遇到了同样的问题，并且数组仅由Int类型组成。有效的解决方案(对scalePosWeight和minChildWeight都适用)是传递一个浮点数数组：

.addGrid(xgb.scalePosWeight, Array(1.0, 5.0, 9.0))

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/51092755

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