XGBoost XGBClassifier по умолчанию в Python ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь использовать классификатор XGBoosts для классификации некоторых двоичных данных. Когда я делаю самую простую вещь и просто использую значения по умолчанию (как показано ниже)

Код: Выделить всё

clf = xgb.XGBClassifier()
metLearn=CalibratedClassifierCV(clf, method='isotonic', cv=2)
metLearn.fit(train, trainTarget)
testPredictions = metLearn.predict(test)

Я получаю достаточно хорошие результаты классификации.
Моим следующим шагом была попытка настроить параметры. Судя по руководству по параметрам...
https://github.com/dmlc/xgboost/blob/ma ... ameter.rst
Я хотел начать со значения по умолчанию и работать оттуда. ..

Код: Выделить всё

# setup parameters for xgboost
param = {}
param['booster'] = 'gbtree'
param['objective'] = 'binary:logistic'
param["eval_metric"] = "error"
param['eta'] = 0.3
param['gamma'] = 0
param['max_depth'] = 6
param['min_child_weight']=1
param['max_delta_step'] = 0
param['subsample']= 1
param['colsample_bytree']=1
param['silent'] = 1
param['seed'] = 0
param['base_score'] = 0.5

clf = xgb.XGBClassifier(params)
metLearn=CalibratedClassifierCV(clf, method='isotonic', cv=2)
metLearn.fit(train, trainTarget)
testPredictions = metLearn.predict(test)

В результате все прогнозируется как одно из условий, а не как другое.
любопытно, если я установлю

Код: Выделить всё

params={}

который, как я ожидал, даст мне те же значения по умолчанию, что и отсутствие каких-либо параметров, у меня происходит то же самое
Итак, кто-нибудь знает, что такое значения по умолчанию для XGBclassifier есть? чтобы я мог начать настройку?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/346 ... -in-python