Gracias Carlos, la verdad es que me extrañaban varias cosas del código que
propone. Ahora entiendo.
He conseguido aplicar un xgboost a un problema de regresión, optimizando
incluso los hiperparámetros con xgb.cv y expand.grid. Ahora estoy
intentando aplicarlo para clasificación binaria y multiclase.
Carlos Ortega ya me mandó algunos ejemplos de aplicación de xgboost pero si
tú, o algún otro, conoce otros, me serían también de ayuda.
Un saludo,
Manuel
El dom, 7 feb 2021 a las 14:53, Carlos A. Crespo (<lvccrespo en
gmail.com>)
escribió:
> Hola Manuel;
> Lo que estás viendo es código en Python y por eso no sabés cómo hacerlo en
> R.
> ¿Qué es lo que necesitas hacer?
>
> Saludos,
>
> El dom, 7 feb 2021 a las 10:46, Manuel Mendoza (<
> mmendoza en fulbrightmail.org>) escribió:
>
>> En la respuesta de la página:
>>
>>
https://stats.stackexchange.com/questions/183984/how-to-use-xgboost-cv-with-hyperparameters-optimization
>> empieza diciendo:
>>
>> from scipy import statsfrom xgboost import XGBClassifierfrom
>> sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV, KFoldfrom
>> sklearn.metrics import f1_score
>>
>> No sé bien lo que es ni cómo se hace.
>>
>> ¿alguien me lo podría decir?
>>
>> Gracias,
>>
>> Manuel
>>
>> [[alternative HTML version deleted]]
>>
>> _______________________________________________
>> R-help-es mailing list
>> R-help-es en r-project.org
>> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>>
>
[[alternative HTML version deleted]]