xgboost 相关问题

XGBoost是一个用于在R，Python，Java，Scala和C ++中构建增强树模型的库。将此标记用于特定于包的问题（即输入/输出，安装，功能）。

XGBoost分类器Shap解释中的expected_value

我有一个关于 XGBoost 分类器的形状解释的问题。特别是我们如何理解explainer.expected_value？为什么经过sigmoid变换后，和y_trai不一样...

python machine-learning data-science xgboost shap

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通过cmake在Arch Linux上安装xgboost

我正在尝试使用以下命令通过 git 存储库安装 xgboost cd xgboost mkdir 构建光盘构建 .. 当我运行最后一个命令 cmake.. 时，出现以下错误消息...

machine-learning cmake pip xgboost archlinux

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XGBoost 中的滞后到底意味着什么？

我正在尝试使用XGBoost进行时间序列预测，我不太理解滞后的含义：它有什么作用和意义？选择更有效的滞后的最佳方法是什么

python machine-learning xgboost

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使用 Hyperopt（贝叶斯超参数优化）进行超参数优化可在定义的搜索空间之外产生超参数

我使用 hyperopt 为 XGBoostClassifier 实现了超参数优化。因此，我定义了一定的搜索空间，例如"n_estimators": hp.choice("n_estimators",np....

optimization xgboost hyperparameters hyperopt

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XGBOOST 模型预测，具有 nan 输入值

我在 xgboost 分类器中遇到了奇怪的行为。复制这篇文章的回复中的代码将 xgboost 导入为 xgb 将 numpy 导入为 np 从 sklearn.datasets 导入 make_moons 来自sklearn。

python classification xgboost

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`check_outcome()` 中的错误：！对于分类模型，结果应该是一个因素

我正在设置 xgboost 模型，但收到错误消息：“check_outcome() 中出错：！对于分类模型，结果应该是一个因素。 “尽管制作（并验证...

r tidyverse xgboost

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加载xgboost模型返回NoneType

我在加载xgboost模型时遇到问题。当我使用 model.save_model("xgbt.bin") 保存 xgboost 模型并尝试通过以下代码加载它时： load_model=xgboost.Booster.load_model("xgbt...

python machine-learning save load xgboost

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安装最新的 xgboost nightly build

我想安装最新的 xgboost nightly build。该文档表明可以在此处找到最新版本：https://s3-us-west-2.amazonaws.com/xgboost-nightly-builds/list.html?prefix=

python installation xgboost

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xgboost.plot_importance() 和 model.feature_importances_ XGBclassifier 有什么区别

XGBclassifier 中 xgboost.plot_importance() 和 model.feature_importances_ 有什么区别。所以我在这里做了一些虚拟数据将 numpy 导入为 np 将 pandas 导入为 pd # 生成一些随机数据...

python xgboost feature-selection dimensionality-reduction xgbclassifier

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使用 m2cgen 移植 XGBoost 模型：nan 的存在

我遇到了与这篇文章的OP相同的情况。我肯定更愿意看到有关如何从 xgb 模型中提取数据以及如何准确编码其前向传播的文档，...

python machine-learning xgboost

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XGBoost 需要 int 或 float，而我实际上有 int 和 float [关闭]

我有以下数据： x_train 是 np.ndarray，y_train 是 np.ndarray，模型是 xgboost.sklearn.XGBClassifier。类型有：打印（类型（x_train））打印（x_train.dtype） >> 我有以下数据： x_train 为 np.ndarray，y_train 为 np.ndarray，模型为 xgboost.sklearn.XGBClassifier。类型有： print(type(x_train)) print(x_train.dtype) >> <class 'numpy.ndarray'> >> float64 print(type(y_train)) print(y_train.dtype) >> <class 'numpy.ndarray'> >> float64 print(type(model)) >> xgboost.sklearn.XGBClassifier 我正在使用 Databricks Runtime 12.2 LTS ML，对应于 xgboost==1.7.2。出现以下错误： model.fit(x_train, y_train) >> XGBoostError: [09:28:22] ../src/data/data.cc:254: All feature_types must be one of {int, float, i, q, c}. y_train 实际上是一个向量或 1 和 0，我也尝试过将其转换为 np.int32 或 np.int64。然后，我尝试将其投射到 builtins.int 和 builtins.float，如下所示： x_train = np.array(x_train, dtype=float) y_train = np.array(y_train, dtype=int) print(x_train.dtype) print(y_train.dtype) >>float64 >>int64 和以前一样的错误。我已经检查了这篇post，但这对我没有帮助，因为我的类型不同。我不想从 numpy dtypes 进行转换，因为这些在过去已经工作过，并且我的配置文件是以这样的方式设置的.. 其他相关软件包：sklearn==0.0.post7 和 scikit-learn==1.0.2。您可以按如下方式重现错误： import numpy as np import xgboost as xgb params = {'base_score': 0.5, 'booster': 'gbtree', 'callbacks': 'null', 'colsample_bylevel': 1, 'colsample_bynode': 1, 'colsample_bytree': 1, 'early_stopping_rounds': 'null', 'enable_categorical': False, 'eval_metric': 'aucpr', 'feature_types': 'null', 'gamma': 7, 'gpu_id': -1, 'grow_policy': 'lossguide', 'importance_type': 'null', 'interaction_constraints': '', 'learning_rate': 0.05610004032698376, 'max_bin': 256, 'max_cat_threshold': 64, 'max_cat_to_onehot': 4, 'max_delta_step': 0, 'max_depth': 2, 'max_leaves': 0, 'min_child_weight': 1, 'monotone_constraints': (), 'n_estimators': 1275, 'n_jobs': 4, 'num_parallel_tree': 1, 'objective': 'binary:logistic', 'predictor': 'auto', 'random_state': 0, 'reg_alpha': 0, 'reg_lambda': 60, 'sampling_method': 'uniform', 'scale_pos_weight': 11.507905606798213, 'subsample': 1, 'tree_method': 'hist', 'use_label_encoder': False, 'validate_parameters': 1, 'verbosity': 0} model = xgb.XGBClassifier(**params) x = np.random.normal(0,1,(100,10)).astype(np.float64) y = np.random.uniform(0,1,100).astype(np.int64) model.fit(x,y) 我现在才注意到我正在强制 params 字典中的 feature_types 为 'null'... 您是否尝试过使用 float32 代替 float64 或 int32 代替 int64？这对我有用😀

python databricks xgboost

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如何在训练XGBoost模型时使用集成GPU？

首先我想说我是这个领域的新人，了解不多。我有以下笔记本电脑：“dell vostro 15 5510”，GPU：“Intel(R) iris(R) Xe Graphics” 我已经安装了

python xgboost

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原生 xgb 和 XGBRegressor 具有相同的预测，但指标不同

我不明白为什么 xgb.train 和 xgb.XGBRegressor 之间的指标不同。我确实有相同的预测值。你有好主意吗？下面是模拟数据的一个小例子。

python xgboost

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XGBoost - 在 multi:softmax 函数之后获取概率

我有一个关于 xgboost 和多类的问题。我没有使用 sklearn 包装器，因为我总是在某些参数上遇到困难。我想知道是否有可能得到概率向量 plu...