我开始使用Python的xgboost包。是否有方法可以获取每个训练周期的训练和验证误差？我在文档中找不到相关信息。
我已经训练了一个简单的模型并得到了输出：
[09:17:37] src/tree/updater_prune.cc:74: 树修剪结束，1个根节点，124个额外节点，0个修剪节点，最大深度=6
[0] eval-rmse:0.407474 train-rmse:0.346349 [09:17:37] src/tree/updater_prune.cc:74: 树修剪结束，1个根节点，116个额外节点，0个修剪节点，最大深度=6
1 eval-rmse:0.410902 train-rmse:0.339925 [09:17:38] src/tree/updater_prune.cc:74: 树修剪结束，1个根节点，124个额外节点，0个修剪节点，最大深度=6
[2] eval-rmse:0.413563 train-rmse:0.335941 [09:17:38] src/tree/updater_prune.cc:74: 树修剪结束，1个根节点，126个额外节点，0个修剪节点，最大深度=6
[3] eval-rmse:0.418412 train-rmse:0.333071 [09:17:38] src/tree/updater_prune.cc:74: 树修剪结束，1个根节点，114个额外节点，0个修剪节点，最大深度=6
然而，我需要将这些eval-rmse和train-rmse传递到代码中进一步处理，或者至少绘制这些曲线。
回答：
保存中间结果的一种方法是向xgb.train方法传递evals_result参数。
假设你已经创建了XGB格式的train和eval矩阵，并且已经为XGBoost初始化了一些参数params（在我这里，params = {'max_depth':2, 'eta':1, 'silent':1, 'objective':'binary:logistic' }）。
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创建一个空字典
progress = dict() -
创建一个监视列表，（我猜你已经有了，因为你正在打印train-rmse）
watchlist = [(train,'train-rmse'), (eval, 'eval-rmse')] -
将这些传递给
xgb.trainbst = xgb.train(param, train, 10, watchlist, evals_result=progress)
在迭代结束时，progress字典将包含所需的训练/验证误差
> print progress{'train-rmse': {'error': ['0.50000', ....]}, 'eval-rmse': { 'error': ['0.5000',....]}}