R xgboost，伽马回归的问题_R_Xgboost

R xgboost，伽马回归的问题

R xgboost，伽马回归的问题,r,xgboost,R,Xgboost,我正在使用xgboost，使用一些财务数据，并希望尝试使用gamma回归作为目标 cvs <- xgb.cv(data = sparse_matrix, label = target, nfold = 10, nthread = 4, nround = 16, objective = "reg:gamma", metrics = list("mae")) cvs我的答案有点晚了，但它可能会帮助其他人。我对reg:logistic目标也有同样的问题，我解决这个问题的方法是在xgb.cv 根

我正在使用xgboost，使用一些财务数据，并希望尝试使用gamma回归作为目标

cvs <- xgb.cv(data = sparse_matrix, label = target, nfold = 10, nthread = 4, nround = 16, objective = "reg:gamma", metrics = list("mae"))

cvs我的答案有点晚了，但它可能会帮助其他人。我对reg:logistic
目标也有同样的问题，我解决这个问题的方法是在xgb.cv

根据xgboost文档，分层是一个布尔值，指示折叠取样是否应根据结果标签的值进行分层。我不知道我是否在这方面迟到了，但我遇到了类似的问题。问题是XGBoost有两个不同的版本。一个运行R3.3.2，另一个运行R3.4.3
因此，与R3.4.3兼容的XGBoost软件包具有“reg:gamma”功能。
我安装了R3.4.3版本，现在可以正常工作了
In foldVector[which(y == dimnames(numInClass)$y[i])] <- sample(seqVector) :
  number of items to replace is not a multiple of replacement length