Как предсказать вероятности в xgboost?

Приведенная ниже функция прогнозирования также дает значения -ve, поэтому она не может быть вероятностью.

param <- list(max.depth = 5, eta = 0.01,  objective="binary:logistic",subsample=0.9)
bst <- xgboost(param, data = x_mat, label = y_mat,nround = 3000)

pred_s <- predict(bst, x_mat_s2)

Я попробовал Google, pred_s <- predict(bst, x_mat_s2,type="response") но это не сработало.

Вопрос

Как предсказать вероятности вместо этого?

Знайте, я немного опоздал, но чтобы получить вероятности от xgboostвас, необходимо указать multi:softmaxцель следующим образом:

xgboost(param, data = x_mat, label = y_mat,nround = 3000, objective='multi:softprob')

Из ?xgb.train:

multi: softprob аналогичен softmax, но выдает вектор ndata * nclass, который может быть преобразован в матрицу ndata, nclass. Результат содержит прогнозируемые вероятности каждой точки данных, принадлежащей каждому классу.

Просто используйте predict_probaвместо predict. Вы можете оставить цель как binary:logistic.

после прогноза

pred_s <- predict(bst, x_mat_s2)

Вы можете получить вероятность путем

pred_s$data

Если это бинарная классификация, то pred_s$dataвключает в себя prob.0, prob.1, ответ.

Таким образом, вы можете получить

pred_s$data$prob.1