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)。
我有以下数据框: 将 pandas 导入为 pd 随机导入 导入xgboost 导入形状 foo = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], 'var1':random.sample(范围(1, 100)...
运行下面的代码后,它说 INFO trainable.py:172 – Trainable.setup 花费了 2940.989 秒。如果您的可训练初始化速度很慢,请考虑设置reuse_actors = True以减少演员创建...
我有一个用于二元分类问题的稍微不平衡的数据集,正负比为 0.6。 我最近从这个答案中了解了 auc 指标:https://stats.stackexch...
如何让XGBoost外部存储器和XGBoost生存AFT模型协同工作? 背景:我已经编写了用于批量训练的 XGBoost 迭代器,如链接示例中所示。 现在我想训练一个AFT...
Git bash:“cp”不被识别为内部或外部命令、可操作程序或批处理文件
在 Git bash 中,当我使用 cp 命令时,它给出错误消息: “cp”不被识别为内部或外部命令、可操作程序或批处理文件。 我该怎么办?
model.apply(x)结果的xgboost总和不等于model.predict(x)
我是xgboost的新手,我想了解其预测过程的细节。 这是我的测试用例。 我发现 model.apply 函数可以得到 xgb 模型中每棵树的预测。还有...
它可能与如何在 xgboost 中获取每棵树的预测重复?但该解决方案不再有效(可能是 XGBoost 库的更改)。我的想法是将模型转储到...
我在R中使用xgboost函数,并且收到以下错误消息 最好的<- xgboost(data = germanvar, label = train$Creditability, max.depth = 2, eta = 1,nround = 2, objective = "binary:
FitFailedWarning:估计器拟合失败。这些参数的训练测试分区的分数将设置为 nan
我正在尝试优化XGB回归模型的参数学习率和最大深度: 从 sklearn.model_selection 导入 GridSearchCV 从 sklearn.model_selection 导入 cross_val_score 来自
首先让我说在过去的两天里我已经模糊地自学了如何使用这个程序,所以我完全有可能犯一个非常简单的错误,但任何帮助都是巨大的
类型错误:PySpark 中的 Xgboost 无法调用“JavaPackage”对象
我正在尝试使 Scala Xgboost API 可用于我的 PySpark Notebook。并关注此博客: https://towardsdatascience.com/pyspark-and-xgboost-integration-tested-on-the-kaggle-titanic-dataset-
我有一个非常广泛的 XGB Boost/RF,其中样本内预测相当不错。根据验证集,它看起来并没有过度拟合。如果我做出实际预测,该模型只是采用......
在文档中 XGBClassifier 有一个 EarlyStopping: ```` es = xgboost.callback.EarlyStopping( 轮数=2, min_delta=1e-3, save_best=真, 最大化=假, data_name="validation_0&
在应用 varImp 函数时使用带插入符号的 xgbTree 方法和目标变量的权重时出现非树模型错误
当我使用 Caret 包中的“train”函数创建模型以使用权重进行梯度提升时,在使用“varImp”函数时出现错误,表示它没有检测到树...
XGBoost 模型:在 GPU 上训练,在 CPU 上运行,无需分配 GPU RAM
如何在 GPU 上训练 XGBoost 模型,但在 CPU 上运行预测而不分配任何 GPU RAM? 我的情况:我在Python中使用predictor='
考虑具有 T 树的 XGBoost 模型,我目前正在探索仅利用前 k 棵树的性能影响。在这个特定的例子中,我们将 T 表示为 500,k 表示为 100....
我正在尝试从 pickle 文件在我的 Streamlit 应用程序中加载 XGBClassifier。 当我加载它并尝试预测新的输入值时,它会抛出错误: XGBoostError: [11:25:40] c:\users\
我正在尝试开发 XGBoost 生存模型。这是我的代码的快速快照: X = df_High_School[['性别', '同居父母', 'Moth_Born_in_Canada', 'Father_Born_in_Canada','Born_in_Canada','
XGBClassifier enable_categorical 参数似乎不起作用
我的印象是enable_categorical参数允许我不进行任何手动标签编码。我收到的错误似乎与此相矛盾? (我认为) 这段代码出现的错误...
我正在关注数据营的本教程,他们提到的一件事是利用 GPU 来加快处理时间。他们甚至说它“速度极快”。 然而我...