Python 实现XGBoost回归器的问题

我是一名机器学习的初学者，当时正在尝试使用鲍鱼数据集。我试图预测鲍鱼的年龄（参考数据集）。我运行了一个XGBoost回归器，当我实现以下功能时，代码运行良好：

model=XGBRegressor(n_estimators=500,learning_rate=0.05)
model.fit(X_train,y_train)
X_train_preds = model.predict(X_train)
X_test_preds = model.predict(X_test)

但当我添加一些提前停止轮时，它停止工作：

model=XGBRegressor(n_estimators=500,learning_rate=0.05)
model.fit(X_train,y_train, early_stopping_rounds=5, eval_set=([X_test,y_test]))
X_train_preds = model.predict(X_train)
X_test_preds = model.predict(X_test)

并给出以下错误：

Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-55-6cfab6319852>", line 1, in <module>
    runfile('C:/Users/dell/.spyder-py3/Abalone_project.py', wdir='C:/Users/dell/.spyder-py3')

  File "E:\l\Anaconda3\lib\site-packages\spyder\utils\site\sitecustomize.py", line 705, in runfile
    execfile(filename, namespace)

  File "E:\l\Anaconda3\lib\site-packages\spyder\utils\site\sitecustomize.py", line 102, in execfile
    exec(compile(f.read(), filename, 'exec'), namespace)

  File "C:/Users/dell/.spyder-py3/Abalone_project.py", line 47, in <module>
    model.fit(X_train,y_train, early_stopping_rounds=5, eval_set=([X_test,y_test]), verbose=False)

  File "E:\l\Anaconda3\lib\site-packages\xgboost\sklearn.py", line 370, in fit
    for i in range(len(eval_set)))

  File "E:\l\Anaconda3\lib\site-packages\xgboost\sklearn.py", line 370, in <genexpr>
    for i in range(len(eval_set)))

  File "E:\l\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 2685, in __getitem__
    return self._getitem_column(key)

  File "E:\l\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 2692, in _getitem_column
    return self._get_item_cache(key)

  File "E:\l\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 2486, in _get_item_cache
    values = self._data.get(item)

  File "E:\l\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", line 4115, in get
    loc = self.items.get_loc(item)

  File "E:\l\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3065, in get_loc
    return self._engine.get_loc(self._maybe_cast_indexer(key))

  File "pandas\_libs\index.pyx", line 140, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc

  File "pandas\_libs\index.pyx", line 162, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc

  File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 1492, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item

  File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 1500, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item

KeyError: 0

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第1行，在
运行文件（'C:/Users/dell/.spyder-py3/Abalone_project.py'，wdir='C:/Users/dell/.spyder-py3'）
文件“E:\l\Anaconda3\lib\site packages\spyder\utils\site\sitecustomize.py”，第705行，在runfile中
execfile（文件名、命名空间）
文件“E:\l\Anaconda3\lib\site packages\spyder\utils\site\sitecustomize.py”，第102行，在execfile中
exec（编译（f.read（），文件名，'exec'），命名空间）
文件“C:/Users/dell/.spyder-py3/Abalone_project.py”，第47行，在
模型拟合（X\u序列，y\u序列，提前停车轮数=5，评估集=（[X\u测试，y\u测试]），详细=假）
文件“E:\l\Anaconda3\lib\site packages\xgboost\sklearn.py”，第370行，格式为fit
对于范围内的i（len（eval_set）））
文件“E:\l\Anaconda3\lib\site packages\xgboost\sklearn.py”，第370行，在
对于范围内的i（len（eval_set）））
文件“E:\l\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\frame.py”，第2685行，在\uu getitem中__
返回self.\u getitem\u列（键）
文件“E:\l\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\frame.py”，第2692行，在\u getitem\u列中
返回self.\u获取\u项目\u缓存（密钥）
文件“E:\l\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\generic.py”，第2486行，在\u get\u item\u缓存中
values=self.\u data.get（项目）
get中第4115行的文件“E:\l\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\internals.py”
loc=自身项目。获取loc（项目）
文件“E:\l\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\index\base.py”，第3065行，在get\U loc中
返回self.\u引擎。获取\u loc（self.\u可能\u cast\u索引器（键））
pandas.\u libs.index.IndexEngine.get\u loc文件“pandas\\u libs\index.pyx”，第140行
pandas.\u libs.index.IndexEngine.get\u loc中第162行的文件“pandas\\u libs\index.pyx”
pandas.\u libs.hashtable.PyObjectHashTable.get\u项中的第1492行文件“pandas\\u libs\hashtable\u class\u helper.pxi”
pandas.\u libs.hashtable.PyObjectHashTable.get\u项目中第1500行的文件“pandas\\u libs\hashtable\u class\u helper.pxi”
关键错误：0

有人能告诉我是什么原因导致错误以及如何纠正错误吗？

请尝试更改这行

model.fit（X\u列车，y\u列车，提前停车轮=5，评估集=（[X\u测试，y\u测试]）

到

model.fit（X\u列车，y\u列车，提前停车轮=5，评估集=[（X\u测试，y\u测试）]

运行时没有错误的更新代码：

from xgboost import XGBRegressor

# dummy data

X_train = [[0,1], [1,2], [3,2]]
y_train = [0, 1, 0]

model=XGBRegressor(n_estimators=500,learning_rate=0.05)
model.fit(X_train,y_train, early_stopping_rounds=5, eval_set=[(X_train,y_train)])
X_train_preds = model.predict(X_train)

根据文件

 eval_set(evals, iteration=0, feval=None)

    Evaluate a set of data.

    Parameters

            evals (list of tuples (DMatrix, string)) – List of items to be evaluated.

            iteration (int) – Current iteration.

            feval (function) – Custom evaluation function.

    Returns

        result – Evaluation result string.

evals（元组列表（DMatrix，string））–要计算的项目列表。因此，它需要元组列表，而不是相反