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XGBoost 弃用警告 - Sklearn
我正在使用 XGBoost 中的 XGBClassifier 我收到以下弃用警告 有什么解决方案可以消除这个警告吗 home carnd anaconda3 envs dl lib python3 5 site packages sklea
python3x
scikitlearn
xgboost
Python - LightGBM 与 GridSearchCV,永远运行
最近 我正在做多个实验来比较Python XgBoost和LightGBM 看来这个LightGBM是一种新算法 人们说它在速度和准确性上都比XGBoost更好 This is LightGBM GitHub https github co
python
crossvalidation
xgboost
Gridsearch
lightGBM
XGBoost 安装错误
我在尝试编译 xgboost 时遇到错误 我没有 sudo 访问权限 这让事情变得更加困难 我运行了以下命令 git clone https github com dmlc xgboost git recursive cd xgboost
makefile
xgboost
XGBOOST:sample_Weights 与scale_pos_weight
我有一个高度不平衡的数据集 想知道在哪里考虑权重 因此我试图理解之间的区别scale pos weight论证中XGBClassifier和sample weight的参数fit方法 如果可以同时使用这两种方法或者如何选择其中一种方法 我们
python
scikitlearn
xgboost
如何使用 xgboost 模型对数据框中的单行进行预测
我正在装修一个xgboost模型到存储在数据框中的某些数据 拟合后 我想在数据帧的单行上运行分类器 回归器的 predict 方法 下面是一个最小的示例 它在整个数据帧上预测良好 但仅在数据帧的第二行上运行时崩溃 from sklearn
python
pandas
xgboost
使用 xgboost 绘制特征重要性
当我绘制特征重要性时 我得到了这个混乱的图 我有超过 7000 个变量 我知道内置函数只选择最重要的 尽管最终的图表不可读 这是完整的代码 import numpy as np import pandas as pd df pd read
python
matplotlib
machinelearning
xgboost
featureselection
如何获取 XGBClassifier 的预测 p 值?
我想知道 XGBClassifier 对它所做的每个预测的置信度如何 有可能有这样的价值吗 或者 predict proba 是否已经间接成为模型的置信度 你的直觉确实是正确的 predict proba返回每个示例属于给定类别的概率 来自
python
machinelearning
xgboost
Xgboost 随机种子设置不能确保再现能力
尽管设定了一个值random state and or seed参数 性能不可重现XgboostSklearn API 包装器 这是代码 from xgboost sklearn import XGBClassifier from skle
python
scikitlearn
xgboost
xgboost:线性增强器gblinear使用了哪些参数?
在网上查看时 我仍然对线性助推器感到困惑gblinear正是 我不是alone 继文档它只有 3 个参数lambda lambda bias and alpha 也许应该说 附加参数 如果我正确理解这一点 那么线性增强器会 相当标准 线性增
r
boost
Classification
xgboost
转换为 DMatrix 后,XGBoost 训练和测试特征的差异
只是想知道下一种情况怎么可能 def fit self train target xgtrain xgb DMatrix train label target missing np nan self model xgb train self
python
python27
NumPy
machinelearning
xgboost
Xgboost 未与校准分类器一起运行
我正在尝试使用校准的分类器运行 XGboost 下面是我遇到错误的代码片段 from sklearn calibration import CalibratedClassifierCV from xgboost import XGBClas
python
machinelearning
xgboost
通过 CMake 添加外部库(例如 Eigen)
我已经处理这个问题几个星期了 我知道我可能只是错过了一个我没有意识到的小步骤 因此 任何见解都将受到高度赞赏 我正在尝试添加一些外部库并在我的 C 项目中使用它们 但似乎无法弄清楚如何 我阅读了互联网上有关添加外部库的所有帖子 但我相信我错
c
CMake
Eigen
xgboost
R Xgboost:如何在 Windows 10 上编译具有 GPU 支持的 xgboost
我按照此链接中提供的说明进行操作 如何在python windows平台 中安装xgboost包 and https xgboost readthedocs io en latest build html installing r pack
r
machinelearning
installation
RStudio
xgboost
Xgboost (GPU) 在预测时崩溃
我在 Python 中使用 XGBoost GPU 版本 每当我尝试运行 predict 时它都会崩溃 它适用于较小的数据集 但对于我当前的问题 它不起作用 train final shape test final shape 631761
python
jupyternotebook
xgboost
在 XGBoost.XGBRegressor 中创建自定义目标函数
因此 我对 Python 中的 ML AI 游戏相对较新 目前正在研究围绕 XGBoost 自定义目标函数实现的问题 我的微分方程知识相当生疏 所以我创建了一个带有梯度和 hessian 的自定义 obj 函数 该函数对均方误差函数进行建模
python
machinelearning
xgboost
gradientdescent
hessianmatrix
XGBoost。如何从 xgb.dump 获取类别概率(multi:softprob 目标)
我使用 XGBoost 进行了 3 类分类预测 下一步是获取树模型 由 xgb dump 打印 并在 net 生产系统中使用它 我真的不明白如何从休假中的单个值中获得 3 维概率值 code 1107 booster 148 0 f24 l
r
xgboost
具有评分函数和改装参数的 GridSearchCV
我的问题似乎类似于this one但那里没有可靠的答案 我正在进行多类多标签分类 为此我定义了自己的评分器 然而 为了有refit参数并获得模型的最佳参数 最后我们需要引入一个评分函数来进行改装 如果我这样做 我会收到以下错误missing
python
scikitlearn
xgboost
GridSearchCV
XGBoost:将 dmatrix 转换为 numpy.array
我想检查一下DMatrix目的 这文档提到获取行数和列数以及每行切片的方法 dmatrix slice index 但我想使用 numpy 进行更复杂的转换 有没有简单的方法可以转换DMatrix到一个 numpy 数组 DMatrix 是
python
Arrays
NumPy
xgboost
如何使用 OpenMP 编译使 R 包 xgboost 在 OS X 中并行?
我在 R 中使用 xgb cv 和 xgboost 但是 它不能并行工作 我的示例代码如下 library xgboost library parallel param lt list objective reg logistic eval
r
MacOS
xgboost
在 AWS Sagemaker 上安装 graphviz
我在使用 Python3 的 Jupyter 笔记本上尝试使用如下代码绘制一棵树 import xgboost as xgb from xgboost import plot tree plot tree model num trees 4
xgboost
amazonsagemaker
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