xgboostバイナリの違いは何ですか：ロジスティックとreg：ロジスティック

Question

バイナリ間のxgboostのrの違いは何ですか：ロジスティックとreg：ロジスティック？評価メトリックのみですか？

はいの場合、バイナリ分類のRMSEはエラー率と比較してどうですか？メトリック間の関係は多かれ少なかれ単調であり、1つのメトリックでのチューニングからの出力は、これら2つのアプローチ間で大きく異なるはずですか？

Answer 1

アルゴリズムに違いはありませんが、それらは同じです。使用するとき reg:logistic デフォルトの評価メトリックはです rmse, 、しかし、このパラメーターを変更できます。

error rate そしてその rmse 出力の分布によって異なる場合があります error rate $ 0.5 $の制限を使用する$ 0 $または$ 1 $に濃縮された出力値がある場合、それははるかに小さくなります rmse, 、その相関メトリックであっても、モデルは非常に異なる場合がありますが、アプリケーションは問題に依存します。

ロジスティック回帰モデルのパフォーマンスを評価することは、AUC、logloss、精度、擬似$ r^2 $を計算するために通常です。 他の何人か.