R xgboost，gamma迴歸問題

Question

我正在玩xgboost，附帶一些財務數據，並希望嘗試使用gamma迴歸作爲目標。

cvs <- xgb.cv(data = sparse_matrix, label = target, nfold = 10, nthread = 4, nround = 16, objective = "reg:gamma", metrics = list("mae")) 

但是，這似乎比使用線性迴歸作爲目標要花費更多的時間。

而且還拋出了很多以下警告：

In foldVector[which(y == dimnames(numInClass)$y[i])] <- sample(seqVector) : 
    number of items to replace is not a multiple of replacement length 

此警告重複50次左右。

這是怎麼回事？我不應該使用reg：gamma作爲目標，因爲reg：線性工作得很好，我只是在玩耍，只是想嘗試各種目標

任何人都可以請指出爲什麼會發生這些警告？

Answer 1

我的答案有點遲，但可能對別人有幫助。我有同樣的問題與reg:logistic目標，我的方式解決它是由xgb.cv

由於每xgboost文檔設置stratified=FALSE，分層是布爾值，指示是否褶皺的抽樣應當由值進行分層結果標籤。