XGboost中的cv函数参数详解

def cv(params, dtrain, num_boost_round=10, nfold=3, stratified=False, folds=None,
       metrics=(), obj=None, feval=None, maximize=False, early_stopping_rounds=None,
       fpreproc=None, as_pandas=True, verbose_eval=None, show_stdv=True,
       seed=0, callbacks=None, shuffle=True)

xgb_param 可以用xgb.XGBClassifier().get_xgb_params()获得

dtrain则是用xgb.DMatrix（x_train,y_train）获得。

num_boost_round是最大迭代次数，

early_stopping_rounds，测试集50 round没有提升迭代停止，输出最好的轮数，

verbose_eval=10意思是每10轮打印一次评价指标，

show_stdv=Flase表示不打印交叉验证的标准差。

nfold表示几折

folds可以接受一个KFold或者StratifiedKFold对象

metrics是一个字符串或者列表，表示评价指标，一般都用‘auc’

另外xgb.cv返回的是一个datafram

其他参数我就不写了。