使用 xgboost 拟合泊松回归

问题描述

您好,我正在尝试使用我的目标变量拟合回归模型作为具有大量零的计数数据。我正在使用带有客观计数的 xgboost 回归:poisson
与我的目标值相比,我的 rmse 非常大(240),而且我也没有像我的数据集中那样得到任何值为 0 的预测。任何人都可以给我一些反馈吗?在建模之前,您的目标计数数据是否还有其他步骤要做?如果我在建模之前删除零并对目标进行对数变换,则 rmse 更合理,但我认为这不是使目标正常的好做法,而且您也没有正确建模。某些示例数据集中的 xgboost python 中的任何反馈或示例都会很棒

谢谢

解决方法

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