Syntaxe de la forêt aléatoire utilisant xgboost en python

Question

Dans l'intro de xgboost (version R), il est possible de construire un classificateur de type forêt aléatoire en utilisant les commandes ci-dessous. Est-il possible de faire la même chose avec xgboost en python?

#Random Forest™ - 1000 trees 
bst <- xgboost(data = train$data, label = train$label, max_depth = 4, num_parallel_tree = 1000, subsample = 0.5, colsample_bytree =0.5, nrounds = 1, objective = "binary:logistic") 

Answer 1

Oui, vous pouvez utiliser les mêmes paramètres en python. Vous pouvez trouver plusieurs exemples de python sur la façon d'utiliser xgboost dans le répertoire de démonstration:

https://github.com/dmlc/xgboost/tree/master/demo/guide-python

fournissent simplement les paramètres de votre commande R en python et il devrait fonctionner de la même.