xgboost — все вопросы

1ответ
4 голоса
Перекрестная проверка и настройка параметров с помощью XGBoost и hyperopt
Один из способов сделать вложенную перекрестную проверку с помощью модели XGB: from sklearn.model_selection import GridSearchCV, cross_val_score from xgboost import XGBClassifier # Let's assume t
1ответ
4 голоса
Пакет xgboost и регрессия случайных лесов
Пакет xgboost позволяет создать случайный лес (фактически, он выбирает случайное подмножество столбцов, чтобы выбрать переменную для разделения для всего дерева, а не для nod, как в классической вер
1ответ
4 голоса
xgboost с использованием R xgb.importance выдает ошибку
Я впервые использую пакет xgboost из CRAN. Создание модели как: bst <- xgb.train(data = dtrain, booster = "gblinear", objective = "reg:linear", max.depth = 5, nround = 2,watchlist=watchlist
2ответа
4 голоса
XGBoost-4j от DMLC на Spark-1.6.1
Я пытаюсь использовать реализацию XGBoost DMLC на Spark-1.6.1. Я могу тренировать свои данные с помощью XGBoost, но сталкиваюсь с трудностями в прогнозировании. На самом деле я хочу делать прогнозир
2ответа
4 голоса
Как установить XGBoost на OSX с многопоточностью
Я пытаюсь установить xgboost на моем Mac (OSX 10.12.1), следуя руководству здесь , но я сталкиваюсь с некоторыми проблемами. Step1    Получите gcc-6.x.x с поддержкой openmp с помощью brew in
1ответ
4 голоса
Почему xgboost.cv и sklearn.cross_val_score дают разные результаты?
Я пытаюсь создать классификатор для набора данных. Я впервые использовал XGBoost: import xgboost as xgb import pandas as pd import numpy as np train = pd.read_csv("train_users_processed_onehot.cs
2ответа
4 голоса
Как извлечь правила принятия решений (функции разделены) из модели xgboost в python3?
Мне нужно извлечь правила принятия решений из моей подходящей модели xgboost в python. Я использую версию 0.6a2 библиотеки xgboost, а моя версия на Python - 3.5.2. Моя конечная цель - использоват
2ответа
4 голоса
Как получить значение функции в xgboost с помощью «получения информации»?
мы можем получить значение функции по «весу»:Но это не то, что я хочу.Я хочу по важности путем получения информации.мы можем получить важность функции с помощью графика усиления:Тем не менее, я не зна
3ответа
4 голоса
имена_функций должны быть уникальными - Xgboost
Я использую модель xgboost для очень разреженной матрицы.Я получаю эту ошибку.ValueError: имя_функции должно быть уникальнымКак я могу справиться с этим?Это мой код
2ответа
4 голоса
Разница в XGBoost в обучающих и тестовых функциях после преобразования в DMatrix
Просто интересно, как возможен следующий случай:введите описание изображения здесьЯ передал набор данных поезда как csr_matrix с 5233 столбцами, и после преобразования в DMatrix я получил 5322 функций
2ответа
4 голоса
XGboost python - опция веса класса классификатора?
Есть ли способ установить разные веса классов для классификатора xgboost?Например, в sklearn RandomForestClassifier это делается параметром "class_weight".
2ответа
4 голоса
XGBoostError: b '[19:12:58] src /metric /rank_metric.cc: 89: проверка не пройдена: (preds.size ()) == (info.labels.size ()) размер метки не соответствует размеру'
Я тренирую XGBoostClassifier для моего тренировочного набора.Мои обучающие функции имеют форму (45001, 10338), которая является массивом пустяков, а мои обучающие метки имеют форму (45001,) [У меня 11
2ответа
4 голоса
Как использовать XGboost в PySpark Pipeline
Я хочу обновить свой код pyspark.В pyspark он должен поместить базовую модель в конвейер, офисная демонстрация конвейера использует LogistictRegression в качестве базовой модели.Тем не менее, он не см
3ответа
8 голосов
Значение обертки xgboost sklearn 0 для параметра num_class должно быть больше 1
Я пытаюсь использовать оболочку XGBClassifier, предоставляемую sklearn для проблемы мультикласса. Мои классы [0, 1, 2], цель, которую я использую: multi:softmax. Когда я пытаюсь соответствовать клас
4ответа
8 голосов
Важность функции с XGBClassifier
Надеюсь, я неправильно понял, но в библиотеке XGBoost документация , есть примечание о том, что нужно извлечь атрибуты важности функции, используя feature_importances_, как случайный лес sklearn.
1ответ
9 голосов
xgboost бинарная логистическая регрессия
У меня проблемы с запуском логистической регрессии с помощью xgboost, которые можно обобщить в следующем примере. Предположим, у меня есть очень простой фрейм данных с двумя предикторами и одной
1ответ
12 голосов
Как использовать TimeSeriesSplit с объектом GridSearchCV для настройки модели в scikit-learn?
Я просматривал документы sklearn для TimeSeriesSplit и документы для перекрестной проверки , но я не смог найти рабочий пример. Я использую sklearn версии 0.19. Это мои настройки import x
3ответа
19 голосов
clang: error:: errorunsupported опция '-fopenmp' на Mac OSX El Capitan сборка XGBoost
Я пытаюсь создать XGBoost для Python, следуя эти инструкции :    Вот полное решение для использования компиляторов с поддержкой OpenMP для установки XGBoost. Получите gcc-5.x.x с поддержкой op
3ответа
25 голосов
Категориальные переменные XGBoost: дублирование и кодировка
При использовании XGBoost нам необходимо преобразовать категориальные переменные в числовые. Будет ли разница в показателях производительности /оценки между методами: дублирование ваших катег
1ответ
26 голосов
Разница между объективом и февалом в xgboost
В чем разница между Objective и feval в xgboost в R? Я знаю, что это очень важно, но я не могу точно определить их /их цель. Кроме того, что является целью softmax при выполнении классификации нескол

Популярные теги

security × 330linux × 316macos × 2827 × 268performance × 244command-line × 241sql-server × 235joomla-3.x × 222java × 189c++ × 186windows × 180cisco × 168bash × 158c# × 142gmail × 139arduino-uno × 139javascript × 134ssh × 133seo × 132mysql × 132