XGBClassifier 很慢，尽管传递了详细参数，但不打印任何输出

Question

我有以下代码：

from xgboost import XGBClassifier

print(df_train.shape)
print(df_train_labels.shape)

clf = clf.fit(df_train, df_train_labels, verbose=True)
print("after fit")

这里df_train和df_train_labels是我从CSV读大熊猫。

上面的代码打印：

(1460, 7)
(1460,)

但是，在 10 分钟内没有打印任何其他内容，这意味着代码卡住了，clf.fit所以我假设算法不应该在此上花费很长时间。

如您所见，只有1460示例，所以我假设算法不应该在此上花费很长时间。

此外，由于我通过了verbose=True，我本来希望模型打印一些输出，但这并没有发生。

知道为什么没有打印输出以及为什么XGBClassifier需要这么长时间吗？

Answer 1

您应该首先根据您的情况初始化要使用的模型XGBClassifier()。这样做的常见管道是：

from xgboost import XGBClassifier

model = XGBClassifier()
model.fit(df_train, df_train_labels)
y_pred = model.predict(df_test)