python - 在XGBClassifier中设置助推器

我读了文档，

import xgboost as xgb
class xgboost.XGBClassifier(max_depth=3, learning_rate=0.1,
n_estimators=100, silent=True, objective='binary:logistic',
booster='gbtree', n_jobs=1,nthread=None, gamma=0, min_child_weight=1,
max_delta_step=0, subsample=1, colsample_bytree=1, colsample_bylevel=1,
reg_alpha=0, reg_lambda=1, scale_pos_weight=1, base_score=0.5,
random_state=0, seed=None, missing=None, **kwargs)

然后，我尝试根据API创建自己的实例

model_benchmark=xgb.XGBClassifier(booster ='linear',objective='binary:logistic')

我得到：

TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'booster'

关于如何选择我想要的助推器有什么建议吗？

最佳答案

更新：

我检查了Github v0.6的源代码，没有找到与booster参数有关的任何内容。该参数在最新版本的发行版中。但是，在0.6版本中也有关于Booster对象的一些信息，但使用它可能比实现最新版本的方法更为复杂。



根据文档（http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/python_api.html）：

booster: string
Specify which booster to use: gbtree, gblinear or dart.

没有“线性”，应该是“ gblinear”。