python - 使用 XGB 泊松回归预测计数数据

Question

我正在努力预测 n_clicks （它总是一个整数）。即，我的目标变量将是整数而不是浮点类型。为此，我一直在尝试使用参数 {objective = "count:poisson"} 的 XGBOOST。这工作正常。但我尝试model.predict(x_test)然后它总是给出“NAN”值。（请看截图）。我找不到任何关于泊松回归的示例来预测 python 中的计数数据，并且大多数示例都是用 R 语言编写的。

谁能给点建议！！

谢谢。

标签： pythonmachine-learningregressionxgboostpoisson