小编uns*_*uck的帖子

我正在尝试优化 XGB 回归模型的参数学习率和最大深度：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from xgboost import XGBRegressor

param_grid = [
    # trying learning rates from 0.01 to 0.2
    {'eta ':[0.01, 0.05, 0.1, 0.2]},
    # and max depth from 4 to 10
    {'max_depth': [4, 6, 8, 10]}
  ]

xgb_model = XGBRegressor(random_state = 0)
grid_search = GridSearchCV(xgb_model, param_grid, cv=5,
                           scoring='neg_root_mean_squared_error',
                           return_train_score=True)

grid_search.fit(final_OH_X_train_scaled, y_train)

final_OH_X_train_scaled是仅包含数值特征的训练数据集。

y_train是训练标签 - 也是数字。

这是返回错误：

FitFailedWarning: Estimator fit failed. The score on this train-test partition for these parameters will …

我在 Conda 环境中使用 Pandas 1.3.2。

在 Jupyter Notebook 上导入 pandas 时：

import pandas as pd

我收到错误：

ImportError: cannot import name 'DtypeArg' from 'pandas._typing' (C:\Users\tone_\anaconda3\envs\spyder\lib\site-packages\pandas\_typing.py)

我见过类似的问题，但到目前为止还没有解决方案。

有人可以帮忙吗？