r - 如何使用 R 中的 xgboost 包解释多类分类的输出？

Question

我是 XGBOOST 包的新手，我想用它来解决多类分类问题。

我现在有 30 个类（或标签），我已将它们转换为整数（0 - 29）。然后我在数据集上运行 XGBOOST 包中的 xgboost() 方法。建立模型后，我使用 predict() 方法来预测新的测试数据。最后，我得到了一个数字向量作为最终输出。顺便说一句，所有数字都在 0 和 1 之间。

那么现在我该如何解释输出呢？是这个概率吗？但是我怎么知道应该与哪个类相关呢？

谢谢

Answer 1

我刚收到！输出是一个 100,000*30 个值的矩阵。所以每 30 个数字对应一个特定的实例，这意味着每个数字都是该实例成为标签的概率。

例如：

矩阵[1] 是概率（instance0==label0）

矩阵[32] 是概率（instance1==label1）

矩阵[33]=概率（实例1==标签3）