首先我先贴出资料 train https://drive.google.com/file/d/0B3xY9FMzjybzZ1pCTDE1cE1yVmM/view?usp=sharing test https://drive.google.com/file/d/0B3xY9FMzjybzWUpzdmNmWlhwUmc/view?usp=sharing 这是一个hackthon上面的资料，我只是想用实际一点的资料来做我正在研究的package train跟test都是数字资料是因为xgboost本身只吃数字资料，因此类别变数我全部都 转成dummy variable，我用train data训练一个random forest得到的RMSE在1179 但是我用相同的train data去训练xgbooster然後predict，得到的RMSE居然2800多 已经是最後一名的边都摸不到的那种，我觉得应该是我的code哪里写错了，但是我看 vignette，我一开始是写成classification的样子，後来改成regression後却跑出 负数的值，比用classification去跑更离谱，因此发文请教 xgboost(data = trainmatrix,label = train$Item_Outlet_Sales,max_depth=2 ,eta=1,nthread=2,nrounds = 2,objective="reg:linear",booster="gblinear")->s 上面是我用来训练xgbooster的语法跟参数，我一开始跟着vignette写如果booster不写 =gblinear好像会试classfication，多写以後跑出来是负数。 --

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