在 XGBClassifier 中设置助推器答案

【问题标题】：setting booster in a XGBClassifier在 XGBClassifier 中设置助推器
【发布时间】：2026-01-02 08:50:01
【问题描述】：

我阅读了文档，

import xgboost as xgb
class xgboost.XGBClassifier(max_depth=3, learning_rate=0.1,
n_estimators=100, silent=True, objective='binary:logistic',
booster='gbtree', n_jobs=1,nthread=None, gamma=0, min_child_weight=1,
max_delta_step=0, subsample=1, colsample_bytree=1, colsample_bylevel=1, 
reg_alpha=0, reg_lambda=1, scale_pos_weight=1, base_score=0.5, 
random_state=0, seed=None, missing=None, **kwargs)

然后我尝试按照 API 创建自己的实例

model_benchmark=xgb.XGBClassifier(booster ='linear',objective='binary:logistic')

我得到：

TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'booster'

关于如何选择我想要的助推器有什么建议吗？

【问题讨论】：

标签： python machine-learning scikit-learn xgboost

【解决方案1】：

https://anaconda.org/conda-forge/py-xgboost

以上可用于在Anaconda上安装0.80版本的xgboost，带有booster参数。

【讨论】：

【解决方案2】：

更新：

我查看了 v0.6 的 Github 源代码，没有找到任何与 booster 参数相关的内容。该参数在最新版本的发布中。但是，在 0.6 版本中也有一些关于 Booster 对象的信息，但它的使用可能比最新版本的实现方式更复杂。

根据文档 (http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/python_api.html)：

booster: string
Specify which booster to use: gbtree, gblinear or dart.

没有“线性”，应该是“gblinear”。

【讨论】：

谢谢。但当然不能解决。见回溯。整个助推器 arg 出现意外
@ErroriSalvo 您使用的是什么 xgboost 版本？也可能是版本问题，尝试更新到最新版本再试一次。
0.6。我绝对不能更新。我希望只是名称已更改，因为这是 xgboost 的关键属性... :(
@ErroriSalvo 我查看了 v0.6 的 github 源代码，并没有找到与 booster 参数相关的任何内容。该参数在最新版本的发布中。然而，在 0.6 版本中也有一些关于 Booster 对象的信息，但它的使用可能比最新版本的实现方式更复杂。
谢谢，太好了。也许您可以将此评论作为答案？