刚学xgboost，通过下面的代码初步建立了模型，也能跑出结果，不过结果是以概率的形式展现的（不知道为什么），结果的正确率大概也只有50%，然后无论我怎么去调参数，结果永远是50%，不会改变，改变的只有概率的大小（没有用），郁闷了，请大家帮忙看下是怎么回事，该怎么去优化。（附上整理后的数据，id为因变量y，其余为变量x）
代码：
svmdata<-read.csv("E://12yue//12quan.csv",header=T)
ind<-sample(2,nrow(svmdata),replace=TRUE,prob=c(0.9,0.1))
traindata<-svmdata[ind==1, ]
testdata<-svmdata[ind==2, ]
tdata <- as.matrix(traindata)
edata <- as.matrix(testdata)
y <- as.matrix(traindata$id)
library(xgboost)
xgb <- xgboost(data=tdata,label=y,max.depth=6,eta=0.3,nrounds=5000,verbose=2,objective="binary:logistic")
pred <- predict(xgb,sdata)
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我有这个包的，我运行下试试
