如何解决试图在RSME中找到最佳迭代,但未获得任何价值
我正在使用以下代码拟合xgboost模型。
dtrain <- xgb.DMatrix(subset(ohlcdfTrn,select = -c(annRet,actualTerm,actualReturn,total_pymnt)),label = ohlcdfTrn[,"actualReturn"])
xgb_Mrcv <- xgb.cv(data = dtrain,nrounds = 1000,max.depth = 4,nfold = 5,eta = .05,objective = "reg:squarederror")
bestiter <- which.min(xgb_Mrcv$evaluation_log$test_rsme_mean)
在第1000次迭代中,我的RSME为[1000] train-rmse:2808.268408+12.289962 test-rmse:3265.836328+87.625363
。当我进行最佳迭代时,该值为空。有人可以解释为什么吗?我猜这是因为训练和测试上的误差都太大,因此这告诉我这些迭代都不好,我应该调整一下参数吗?还是我过度拟合?我有54个变量,当然可以删除一些。
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