Xgboost – вопросы и ответы

129
голосов
1
ответ
Я учусь использовать xgboost , и я прочитал документацию! Однако я не понимаю, почему вывод моего скрипта выходит из 0~~2 . Во-первых, я думал, что это должно быть либо 0, либо 1, так как его binar...
2 месяца, 2 недели назад KenobiShan
62
голоса
1
ответ
У меня есть следующие данные поезда и испытания, которые я выполняю на этом extreme gradient boosting algorithm (Xgboost) , используя набор данных с предиктором, который, как я знаю, обладает мощно...
2 месяца, 2 недели назад Yehoshaphat Schellekens
77
голосов
2
ответа
Я пытаюсь узнать, какая функция потерь использует XGBoost для классификации нескольких классов. Я нашел в этом вопросе функцию потерь для логистической классификации в двоичном случае.
2 месяца, 2 недели назад Anabel Gómez
63
голоса
1
ответ
В xgboost вы можете добавить матрицу весов к матрице данных (четвертый аргумент xgboost.DMatrix): http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/python_api.html#module-xgboost.sklearn Как передать ...
2 месяца, 2 недели назад Bazman
-4
голоса
1
ответ
Я построил матрицу важности в xgboosot, и я хочу сделать текст больше, как мне это сделать? gg <- xgb.ggplot.importance(importance_matrix = a,top_n = 15)
2 месяца, 2 недели назад hila
75
голосов
2
ответа
Я с ума сходил, пытаясь установить xgboost в python на Windows 10. Я просмотрел несколько предложенных статей, но по-прежнему не могу найти подходящего решения. Если кто-то сделал это, прежде чем д...
2 месяца, 3 недели назад Uasthana
62
голоса
1
ответ
Я пытаюсь использовать Xgboost, но сталкивается с проблемами при установке. Я использую mac, и я использую jupyter для python для этого же. Я открыл командную строку и использовал pip install xgboo...
2 месяца, 3 недели назад prashant mudgal
63
голоса
2
ответа
Я пытаюсь воспроизвести среду разработки в изображении докера. Я могу получить простые зависимости, такие как python + пару стандартных пакетов, в основном через сборки из концентратора докеров. Но...
2 месяца, 3 недели назад Will Beauchamp
106
голосов
1
ответ
Хотя я использовал Python некоторое время, я относительно новичок в Anaconda, и обработка пакетов в целом, похоже, вызывает много проблем для меня. Я пытаюсь запустить xgboost с Anaconda. В итоге м...
2 месяца, 3 недели назад R. Brown
136
голосов
1
ответ
У меня возникают проблемы с выполнением логистической регрессии с помощью xgboost, которые можно обобщить в следующем примере. Предположим, что у меня очень простой фрейм данных с двумя предикторам...
2 месяца, 3 недели назад Italo
87
голосов
1
ответ
Предположим, что я создаю модель xgboost: bst = xgb.train(param0, dtrain1, num_round, evals=[(dtrain, "training")]) Где: param0 - это набор параметров для xgb, dtrain1 - это DMatrix, готовый к обуч...
2 месяца, 3 недели назад Eran Moshe
61
голос
1
ответ
Когда я выполняю поиск сетки с использованием GridSearchCV и xgboost kfold = StratifiedKFold(n_splits=3, shuffle=False, random_state=random_state) model = xgb.XGBClassifier() grid_search = GridSear...
2 месяца, 3 недели назад gabboshow
97
голосов
2
ответа
Я пытаюсь запустить очень простой пример, где XGBoost принимает некоторые данные и выполняет двоичную классификацию. В документации указано, что xgboost выводит вероятности, когда используется "дво...
2 месяца, 3 недели назад orak
75
голосов
1
ответ
У меня есть очень неуравновешенные данные (3% положительные), и я использую xgboost для обучения. Файл довольно большой, и я ранее пробовал логистическую регрессию, randomforest и svm (используя то...
2 месяца, 3 недели назад I-PING Ou
61
голос
1
ответ
Я хочу использовать early.stop.round XGBoost для обучения без переутомления. Для этого я использую следующий код: param2 <- list("objective" = "reg:linear", "eval_metric" = "rmse", "max_depth" =...
2 месяца, 3 недели назад abhiieor
-4
голоса
1
ответ
Я разделил свои данные на trainData и testData в соотношении 70:30 перед запуском модели регрессии XGB. Мне нужно запустить эту модель повторно. Что мне нужно сделать, чтобы я получал разный раскол...
2 месяца, 3 недели назад Soumyabrata Rakshit
63
голоса
2
ответа
Я установил H2O 3.11.0.266 на Ubuntu 16.04 с CUDA 8.0 и libcudnn.so.5.1.10, поэтому я считаю, что H2O сможет найти мои графические процессоры. Однако, когда я запускаю свой h2o.init() в Python, я н...
2 месяца, 3 недели назад Clem Wang
75
голосов
2
ответа
до сих пор у меня создалось впечатление, что алгоритмы машинного обучения (gbm, random forest, xgboost и т.д.) могут обрабатывать плохие функции (переменные), присутствующие в данных. В одной из мо...
2 месяца, 3 недели назад user3664020
62
голоса
1
ответ
Согласно документации xgboost ( https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/python_api.html#module-xgboost.training ) xgboost возвращает значения функций: feature_importances_ Свойство важн
2 месяца, 3 недели назад user8270077
62
голоса
2
ответа
Я пытаюсь понять дерево модели xgb через древовидную структуру - xgb.plot.tree(). К сожалению, сюжет слишком переполнен, а сеанс R слишком медленный. Поэтому, чтобы лучше масштабировать и анализиро...
2 месяца, 3 недели назад pauljeba
61
голос
2
ответа
Я хотел бы добавить это как комментарий к этому вопросу - многопроцессор поддерживается h2o-xgboost? - но, по-видимому, мой представитель слишком низок. Я использую последнюю стабильную версию h2o ...
2 месяца, 3 недели назад gm209
62
голоса
2
ответа
Я пытаюсь выполнить выбор функций (для задач регрессии) с помощью XGBRegressor() . Точнее, я хотел бы знать: Если есть что-то вроде метода feature_importances_ , используемого с XGBClassifier , кот...
2 месяца, 3 недели назад Simone
62
голоса
1
ответ
Я выполнил следующую ссылку метода для установки в mac. Когда я запускаю следующую команду, я получаю gcc 7.2.0 already installed brew install gcc После этого файл config.mk в папке make следует сл...
2 месяца, 3 недели назад Kppatel Patel
61
голос
1
ответ
В macOS Sierra установка для xgboost с включенной поддержкой openmp всегда терпит неудачу. От https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/build.html , Я пробовал: cp make/config.mk./config.mk; make -j...
2 месяца, 3 недели назад Arkind
62
голоса
1
ответ
У меня есть весьма несбалансированный набор данных и интересно, где для учета веса, и, таким образом, я пытаюсь понять разницу между scale_pos_weight аргументом в XGBClassifier и sample_weight пара...
2 месяца, 3 недели назад mamafoku
75
голосов
1
ответ
Данные обучения (включая набор для обучения и проверки) содержат около 80 миллионов выборок, и каждый образец имеет 200 плотных плавающих точек. Есть 6 маркированных разделов, и они несбалансирован...
2 месяца, 3 недели назад mining
63
голоса
1
ответ
Недавно, когда я пытаюсь использовать версию CLI xgboost для прогнозирования ввода, я нашел, что ее результаты сильно отличаются от версии python. С python я предсказываю следующее: data = xgb.DMat...
2 месяца, 4 недели назад Fleeting_Chen
75
голосов
2
ответа
Я пытаюсь установить поддержку GPU для XGBoost, но я получаю следующую ошибку, когда я пытаюсь построить ее с помощью CMake: CMake Error at /usr/local/share/cmake-3.4/Modules/FindPackageHandleStand...
2 месяца, 4 недели назад Nesvold
161
голос
3
ответа
Я пытаюсь создать XGBoost пакет для Python после эти инструкции : Вот полное решение использовать компиляторы с поддержкой OpenMP для установки XGBoost. Получите gcc-5.x.x с поддержкой ope
2 месяца, 4 недели назад srodriguex
62
голоса
2
ответа
Из API-интерфейсов XGBClassifier в стиле sklearn мы можем предоставить примеры для ранней остановки. eval_set (список, необязательный) - список пар (X, y) для использования в качестве набора прове
3 месяца назад Roy
75
голосов
1
ответ
Я новичок в R, и я хочу предсказать переменную Class в своем тестовом наборе с помощью XGBoost. Мой набор данных обучения выглядит следующим образом. > str(train) 'data.frame': 5000 obs. of 37 v...
3 месяца назад Yash
86
голосов
2
ответа
Я пытаюсь установить пакет xgboost . Но я натыкаюсь на эту ошибку * installing *source* package 'xgboost' ... ** libs Warning: running command 'make -f "Makevars.win" -f "C:/PROGRA~1/R/R-32~1.0/etc...
3 месяца назад ribery77
87
голосов
1
ответ
xgb.fi() - это новая функция, которая работает с xgboost для обнаружения взаимодействий между переменными. Документацию можно найти здесь: https://rdrr.io/github/RSimran/RXGBfi/man/xgb.fi.html Это ...
3 месяца назад user8270077
76
голосов
1
ответ
Я подготовил свою модель в R, используя XGBoost, и теперь вам нужно делать прогнозы в C++. Я пытаюсь загрузить файл модели в C++ с XGBoosterLoadModel функции XGBoosterLoadModel . Мой код компилируе...
3 месяца назад Vahid Zadeh
75
голосов
1
ответ
Когда я упоминаю имена функций при определении матрицы данных во внутренней структуре данных, используемой XGBoost, я получаю эту ошибку: d_train = xgboost.DMatrix(X_train, label=y_train, feature_n...
3 месяца назад Kristada673
87
голосов
1
ответ
Я знаю, что R сам по себе один, но XGboost имеет параметр nthread, который, предположительно, должен контролировать количество потоков, которые xgboost использует для обработки. Однако, независимо ...
3 месяца назад zapp0
98
голосов
1
ответ
Im, использующий реализацию Xgboost для sklearn для соревнования по кагглу. Тем не менее, я получаю это сообщение "предупреждение": $python Script1.py /home/sky/private/virtualenv 15.0.1dev/myVE/lo...
3 месяца назад KenobiShan
106
голосов
1
ответ
В настоящее время я работаю над проблемой двоичной классификации, и я использую XGBoost в Python При выполнении следующих строк я получил ошибку. valid_pred = model.predict_proba(dvalid) best_valid...
3 месяца назад John Davis
76
голосов
1
ответ
При создании DMatrix в java с пакетом xgboost4j сначала мне удается создать матрицу, используя "путь к файлу". DMatrix trainMat = new DMatrix("...\\xgb_training_input.csv"); Но когда я пытаюсь обуч...
3 месяца назад Eran Moshe
87
голосов
2
ответа
Я разобрался с этим причудливым поведением XGBClassifier, который должен вести себя хорошо, как RandomForestClassifier: import xgboost as xgb from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier cla...
3 месяца назад ihadanny
Чтобы , пожалуйста,
Выберите тему жалобы:

Другая проблема