Python 控制预测是否为>；0正在使用GridSearchCV_Python_Scikit Learn_Xgboost_Gridsearchcv

Python 控制预测是否为>；0正在使用GridSearchCV

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Python 控制预测是否为>；0正在使用GridSearchCV,python,scikit-learn,xgboost,gridsearchcv,Python,Scikit Learn,Xgboost,Gridsearchcv,我正在使用GridSearchCV来估计回归器的参数。我使用计分功能（我想继续使用） y总是正的，但是发生的是，在5倍网格搜索中的一些预测恰好是负的（即使它不应该发生，因为我的目标变量总是正的），因此我得到了错误消息 ValueError: Mean Squared Logarithmic Error cannot be used when targets contain negative values. 因为记分员试图计算一个负数的对数（不幸的预测）有没有办法控制GridSearchCV

我正在使用

GridSearchCV

来估计回归器的参数。我使用计分功能（我想继续使用）

y总是正的，但是发生的是，在5倍网格搜索中的一些预测恰好是负的（即使它不应该发生，因为我的目标变量总是正的），因此我得到了错误消息

ValueError: Mean Squared Logarithmic Error cannot be used when targets contain negative values.

因为记分员试图计算一个负数的对数（不幸的预测）

有没有办法控制GridSearchCV中的预测？你将如何解决这个问题？

如果你知道你的依赖项（y值）总是正的，你可以使用损失函数来限制你的预测也在正的范围内

XGBoost中支持的一个示例是（参见reg:gamma），或者您可以使用均方对数误差，在这种情况下，您必须推导一阶和二阶导数。

您可以使用平均绝对误差（MAE）或者，您可以使用一个自定义包装器，它只包装

neg_mean_squared_log_error

，并将负值剪裁为0，然后再将其传递给记分器（如果有意义的话）。

ValueError: Mean Squared Logarithmic Error cannot be used when targets contain negative values.