作者f496328mm (123)
看板R_Language
標題[問題] xgboost 在 python 與 r 上的差異
時間Fri May 12 01:17:36 2017
文章分類提示:
- 問題: 當你想要問問題時，請使用這個類別。
建議先到
http://tinyurl.com/mnerchs 搜尋本板舊文。
[問題類型]:
意見調查(我對R 有個很棒的想法，想問問大家的意見)
[軟體熟悉度]:
入門(寫過其他程式，只是對語法不熟悉)
[問題敘述]:
最近發現 xgboost 在 R 與 python 上好像不太一樣，python的好像比較好?
所以拿 iris data 進行測試
python
http://imgur.com/Z9qB7B3
R
http://imgur.com/bu5RN3D
參數都設一樣，
發現 python 的表現比較好，1 次 vs 7 次
而且 python 做出的 model 比較好，
在 best_iteration 上也有差異，
所以 python 的 xgboost 比較快也比較強?
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單純在 iris data 上就有差異，實際做分析時，差異只會更大，
想問問各位，是我code有錯，還是真的有差異??
ps: seed 可能不同，但是不應該影響這麼多
[程式範例]:
程式碼可貼於以下網站：
[環境敘述]:
XGB 在 R 與 PYTHON 上版本都是 0.6
[關鍵字]:
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.80.21.159
※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/R_Language/M.1494523058.A.AD5.html
※ 編輯: f496328mm (111.80.21.159), 05/12/2017 01:19:08
※ 編輯: f496328mm (111.80.21.159), 05/12/2017 01:27:10
1F：→ a78998042a: 對結果有興趣，如果覺得seed可能產生影響，是否直接多 05/12 08:22
2F：→ a78998042a: 做幾次? 減輕隨機誤差，反正iris data set也不大 05/12 08:22
3F：→ f496328mm: 實際上做過多次，甚至其它data，一樣發生相同問題，應 05/12 09:14
4F：→ f496328mm: 該跟seed無關 05/12 09:14
5F：推 a78998042a: 您的意思是做過多次python的結果都顯著優於r的版本? 05/12 09:22
6F：→ f496328mm: YES 特別在KAGGLE上 幾乎大家都用 python 05/12 11:12
7F：→ f496328mm: 實際上我用 R 去重現對方的 python 效果也比較差 05/12 11:12
8F：→ f496328mm: 可能是因為這個原因 所以比較少人用 R 05/12 11:13
9F：→ f496328mm: 而且我有google找過 其他人也有相同的疑問 05/12 11:14
10F：→ f496328mm: 我認為不太可能因為種子 產生這麼大的區別 05/12 11:15
11F：→ f496328mm: 目前不知道原因 只好先轉用PYTHON去train model 05/12 11:15
12F：→ clansoda: 何不直接去問DMLC? 05/12 11:39
13F：→ f496328mm: 已經問了 等待回應 05/12 12:45
14F：推 spiderway: 有隨機性... 05/21 23:32
15F：→ Wush978: 直接被close了 05/23 15:56