xgboost binary：logisticとreg：logisticの違いは何ですか

binary：logisticとreg：logisticのxgboostのRの違いは何ですか？評価指標のみですか？

はいの場合、バイナリ分類のRMSEはエラー率とどのように比較されますか？メトリック間の関係は多かれ少なかれ単調であり、1つのメトリックのチューニングからの出力は、これらの2つのアプローチ間で大幅に異なるべきではありませんか？

アルゴリズムに違いはなく、同じです。reg:logisticデフォルトの評価指標を使用する場合 はですがrmse、このパラメーターは変更できます。

あなたの出力の分布に応じて異なる場合がありますの制限使用使用すると、出力値がに集中している場合はまたは、それはよりもはるかに小さくなり、その相関メトリックモデルは非常に異なることができたとしても、アプリケーションは問題に依存します。error ratermseerror rate$0.5$$0$$1$rmse

通常、ロジスティック回帰モデルのパフォーマンスを評価するには、auc、logloss、精度、疑似などを計算します。$R^2$