Гиперпараметры отображаются как «Нет» при обучении модели XGBoost. ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь реализовать модель регрессора XGBoost. Как только я его обучу, все гиперпараметры будут отображаться как «Нет».

Код: Выделить всё

{'objective': 'reg:squarederror',
'base_score': None,
'booster': None,
'colsample_bylevel': None,
'colsample_bynode': None,
'colsample_bytree': None,
'device': None,
'eval_metric': None,
'gamma': None,
'grow_policy': None,
'interaction_constraints': None,
'learning_rate': None,
'max_bin': None,
'max_cat_threshold': None,
'max_cat_to_onehot': None,
'max_delta_step': None,
'max_depth': None,
'max_leaves': None,
'min_child_weight': None,
'monotone_constraints': None,
'multi_strategy': None,
'n_jobs': None,
'num_parallel_tree': None,
'random_state': None,
'reg_alpha': None,
...
'scale_pos_weight': None,
'subsample': None,
'tree_method': None,
'validate_parameters': None,
'verbosity': None}

Когда я запускаю xgb.plot_importance(model, ax=plt.gca()), он дает мне список, который кажется разумным, учитывая, какие данные. Это заставляет меня думать, что какое-то успешное обучение имело место, но почему все гиперпараметры имеют значение «Нет»?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/791 ... oost-model