如何解决如何使用 XGBoost 进行多类非 OvR分类？ apply() 和 n_estimators=1 的意外结果
在 scikit-learn 中，可以在多类问题上训练一棵树，并使用 apply() 输出叶子。它执行标准的、普通的多类分类（不是 OvR），并将返回一个 Nx1 向量，显示每个输入的一个叶子。
但是当我尝试在 XGBoost 中使用 n_estimators=1 执行此操作时，XGBoost 似乎正在为每个类训练一个单独的树。
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
my_tree = XGBClassifier(objective="multi:softmax",n_estimators=1)
my_tree.fit(X,y)
leaves = my_tree.apply(X)
print(leaves.shape)
返回 (150,3)。
有什么办法可以让 XGBoost 使用一棵树进行普通的多类分类？
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