فهم معنى واستخدام num_classes في xgboost باستخدام لغة R
تواجه العديد من الأشخاص تحديات في تحديد القيمة الصحيحة لمعامل “num_classes” أثناء استخدام مكتبة xgboost في لغة البرمجة R. من خلال مثال يستخدم بيانات زهور الآيرس، يظهر الشخص في هذا الاستعراض البرمجي أنه يواجه مشكلة في تعيين “num_classes” بشكل صحيح.
في بداية المثال، يقوم الشخص بتحميل مجموعة بيانات Iris ويقوم بتحديد العمود الذي يحتوي على الفئة (Species) كمتغير الاستجابة y. يقوم بتغيير تسميات الفئات لتكون من 1 إلى عدد الفئات المختلفة ويقوم بتحويل y إلى مصفوفة.
ثم يقوم بتحديد المتغيرات المستقلة والتي تشكل جسم البيانات df. بعد ذلك، يعرف مجموعة من المعاملات لنموذج xgboost، بما في ذلك “num_class” الذي يحدد عدد الفئات في البيانات.
ومع ذلك، يظهر أن هناك خطأ يحدث أثناء تشغيل النموذج مع رسالة خطأ تشير إلى أن العلامة (label) يجب أن تكون في النطاق [0، num_class)، وعلى الرغم من ذلك تم العثور على 3 في العلامة.
المشكلة تبدو في تحديد عدد الفئات “num_class”، حيث يجب أن يتم تحديده بشكل صحيح وفقًا للبيانات المتاحة. في هذا السياق، يتسائل الشخص إذا كان يرتكب خطأ ما أو إذا كان لديه فهم غير صحيح لكيفية عمل xgboost.
من الواضح أن تحديد “num_class” إلى القيمة 4 يؤدي إلى تشغيل النموذج، ولكن يعود بتنبؤ بـ 600 احتمالًا متوقعًا، مما يظهر تعقيد الفهم.
لحل هذه المشكلة، يُفضل للشخص التحقق من بياناته بعناية وضمان تحديد عدد الفئات “num_class” بشكل صحيح وفقًا لتركيبة الفئات في البيانات. قد يكون من المفيد أيضًا فحص التوثيق الرسمي لـ xgboost في R لضمان استخدام العامل بشكل صحيح.
في الختام، يجد الشخص نفسه بحاجة إلى مساعدة لفهم كيفية تحديد “num_class” بشكل صحيح أو التحقق من صحة فهمه لكيفية عمل xgboost.
المزيد من المعلومات
لفهم الخلفية الكاملة لمشكلة تعيين “num_classes” في مكتبة xgboost باستخدام لغة R، يجب التركيز على عدة نقاط مهمة.
أولاً وقبل كل شيء، يتعين على الشخص أن يدرك تفاصيل بنية بياناته. يظهر في الشيفرة البرمجية أنه يستخدم مجموعة بيانات Iris، وهي مجموعة بيانات تحتوي على ثلاث فئات مختلفة لأنواع زهور الآيرس (setosa، versicolor، virginica). بالتالي، يجب أن يتطابق “num_class” مع عدد الفئات الفعلي في البيانات.
ثانيًا، يجب على الشخص أن يتحقق من الطريقة التي يتم بها تشغيل تحويل العلامات (labels)، حيث قام بتغيير تسميات الفئات من 1 إلى عدد الفئات المختلفة. يجب عليه أن يتأكد من أن هذه الخطوة لا تتسبب في أخطاء في تعيين “num_class”، فقد يكون هناك تضارب في الترميز.
ثالثًا، يمكن أن يكون هناك خلط بين تسمية المعاملات في القائمة المستخدمة لتحديد المعاملات في xgboost. يجب التأكد من أن اسم المعامل يتطابق مع التوثيق الرسمي لمكتبة xgboost.
رابعًا، يفيد البحث في المنتديات البرمجية أو المجتمعات عبر الإنترنت للعثور على حالات مشابهة وكيف تم حلها من قبل المطورين الآخرين. يمكن أن يكون هناك خبراء سبق لهم التعامل مع هذه المشكلة وتقديم نصائح قيمة.
أخيرًا، يمكن أن يكون من المفيد تفعيل السجلات التفصيلية أثناء تشغيل النموذج للتحقق من العمليات الداخلية لـ xgboost والتحقق من قيم “num_class” المستخدمة أثناء التدريب.
باختصار، لحل مشكلة تعيين “num_classes” في xgboost باستخدام R، يجب على الشخص فحص تفاصيل بنية بياناته، وضمان توافق تحويل العلامات، والتحقق من أسماء المعاملات والاستفادة من تجارب المطورين الآخرين وتفعيل السجلات التفصيلية لفهم العمليات الداخلية.
