请教关于xgboost的优化问题

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刚学xgboost，通过下面的代码初步建立了模型，也能跑出结果，不过结果是以概率的形式展现的（不知道为什么），结果的正确率大概也只有50%，然后无论我怎么去调参数，结果永远是50%，不会改变，改变的只有概率的大小（没有用），郁闷了，请大家帮忙看下是怎么回事，该怎么去优化。（附上整理后的数据，id为因变量y，其余为变量x）
代码：
svmdata<-read.csv("E://12yue//12quan.csv",header=T)
ind<-sample(2,nrow(svmdata),replace=TRUE,prob=c(0.9,0.1))
traindata<-svmdata[ind==1, ]
testdata<-svmdata[ind==2, ]

tdata <- as.matrix(traindata)
edata <- as.matrix(testdata)
y <- as.matrix(traindata$id)


library(xgboost)

xgb <- xgboost(data=tdata,label=y,max.depth=6,eta=0.3,nrounds=5000,verbose=2,objective="binary:logistic")


pred <- predict(xgb,sdata)


shuju.xlsx (4.98 MB)

2017-2-13 09:47:10 上传

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关键词：boost Data SVM 不知道 正确率 因变量 模型

对了，测试数据一定要把id那一列给删掉，要不然出来的结果是全对的

运行结果是这样的

二分类用logistics显示的确实是概率 可以这样定义
ifelse(predict >0.5,1,0)
然后再去计算acc或者其他之类的

你先贴一个confusionmatrix 的运行结果出来。

tdata 包含ID列了吧。 要去掉啊。 。。。。。。

jameschin007 发表于 2017-2-13 10:33
tdata 包含ID列了吧。 要去掉啊。 。。。。。。

tdata是训练数据啊，去掉就不能训练了吧？

jameschin007 发表于 2017-2-13 10:28
你先贴一个confusionmatrix 的运行结果出来。

我可以问下怎么写这个代码吗，原谅我无知。。。

data=tdata,label=y
data里全部是变量， lable 是因变量

yaoqsm321 发表于 2017-2-13 10:41
我可以问下怎么写这个代码吗，原谅我无知。。。

confusionMatrix(model, iris$Species)

大哥， 百度一下就好啊。    Caret 包里。