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다음 두가지 XGBoost Warning을 해결하는 방법을 다룹니다.



2022. 4. 14  최초작성




WARNING: C:/Users/Administrator/workspace/xgboost-win64_release_1.3.0/src/learner.cc:1061: Starting in XGBoost 1.3.0, the default evaluation metric used with the objective 'binary:logistic' was changed from 'error' to 'logloss'. Explicitly set eval_metric if you'd like to restore the old behavior.

 

eval_metric='mlogloss'를 추가하여 해결됩니다. 



 UserWarning: The use of label encoder in XGBClassifier is deprecated and will be removed in a future release. To remove this warning, do the following: 1) Pass option use_label_encoder=False when constructing XGBClassifier object; and 2) Encode your labels (y) as integers starting with 0, i.e. 0, 1, 2, ..., [num_class - 1].

  warnings.warn(label_encoder_deprecation_msg, UserWarning)

 

use_label_encoder =False 추가하여 해결됩니다.




예로 들면 다음처럼 코드에 추가할 수 있습니다.

model = XGBClassifier(eval_metric='mlogloss', use_label_encoder =False)



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진행해본 결과물을 기록 및 공유하는 공간입니다.
잘못된 부분이나 개선점을 알려주시면 반영하겠습니다.


소스코드 복사시 하단에 있는 앵커 광고의 왼쪽 위를 클릭하여 닫은 후 해야 합니다.


문제가 생기면 포스트와 바뀐 환경이 있나 먼저 확인해보세요.
질문을 남겨주면 가능한 빨리 답변드립니다.


제가 쓴 책도 한번 검토해보세요 ^^

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