r - 如何使用 xgboost 算法进行多变量预测？

Question

我有一组功能：x1、x2、x3。此外，我有一组标签：y1、y2、y3。

例如，我的 x 变量是身高、体重和受教育年限。每个 Yi 代表以下领域的一个等级：科学、艺术和管理。每个学生都被分配了一个共同响应领域（科学、艺术、管理）的成绩。我想使用 xgboost 算法来识别分数最低的班级。例如，如果标记是 (10, 25, 5)，那么算法应该将类别预测为 y3。我怎样才能自定义我的目标函数来完成这个任务。我是 R 用户

Answer 1

在那种情况下，不确定它是解决这个问题的最佳方法，但它会解决它。

建立 3 个模型。Yi每个模型都将基于预测类别x1, x2, x3。（这意味着您将复制数据 3 次，并且对于每个副本，您将预测共同响应Yi

所以model1会预测class1的等级，class2的model2等等。

然后，对模型的结果运行一个最小问题。最低的就是赢家。

为每个模型使用常规的“linear:reg”目标函数。

通过简单的准确性测试来评估您的程序。