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    在foreach循環中運行h2o算法？

    我天真地認爲直接在一個foreach循環內並行地調用h2o.gbm是很簡單的。但有一個奇怪的錯誤。 Error in { : task 3 failed - "java.lang.AssertionError: Can't unlock: Not locked!" 代碼下 library(foreach) library(doParallel) library(doSNOW)
    r foreach h2o gbm doparallel 2016-09-16

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    GradientBoostingClassifier和許多列

    我使用GradientBoosting分類器來預測用戶的性別。數據有很多預測因素，其中之一就是國家。對於每個國家我都有二元列。對於所有國家/地區欄，始終只有一列設置爲1。但從計算的角度來看，這樣的desicion非常慢。有沒有什麼方法只用一列代表國家列？我的意思是正確的。
    python classification gbm 2016-11-29

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    GBM處理因子變量，擔心的因素太多

    我對預測有多好一個NBA球員將在其接下來的比賽中發揮的基礎上，他們是如何以及在本賽季的所有以前的遊戲進行籃球模式工作。每個NBA球隊大概有10名球員，而且本賽季30支球隊每場都打了25場比賽，所以我的數據框在這一點上大概有10 * 30 * 25 = 7,500的觀測值。我每天運行我的模型，預測玩家在第二天的表現會如何 - 因此，對於明天我會做大約10 * 30 = 300的預測。 我的問題是這樣
    machine-learning gbm 2016-12-17

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    GBM in r for coxph loss function

    我在r中使用gbm來預測生存（distribution =「coxph」）。 gbm.predict（....，type =「response」）的預測值大概在[-0.001至0.5]之間。 如何解釋新樣本的風險範圍爲0到1（[0,1]）。
    r predict gbm 2016-11-04

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    更改gbm部分圖上的x和y標籤

    我無法更改gbm模型的部分圖上的x和y標籤。我需要將它們重新命名爲期刊文章。 我在閱讀本並創建情節如下： library(gbm) final<- readRDS(final_gbm_model) summary(final, n.trees=final$n.trees) 以下是總結輸出： var rel.inf ProbMn50ppb Pro
    r plot gbm 2016-11-08

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    插頁xgbLinear和xgbTree

    我在插入符號上使用GBM的這兩個派生詞。 我在同一個數據集上嘗試了兩種算法，它們返回不同的準確度並在不同的時間執行。通過名稱，我可以認爲第一個在某處使用線性函數，而另一個使用樹。 無論如何，我不明白它在哪裏使用線性而不是樹。 我知道GBM算法使用樹作爲預測器，可以說第一種情況下使用不同的結構像訓練？ 我在哪裏可以找到關於此主題的一些文檔？ 感謝
    r r-caret xgboost gbm 2016-09-26

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    在gbm模型結果的3D部分圖上更改間距和軸標籤 - visreg包

    我使用visreg包和visreg2d()函數來創建顯示兩個gbm模型變量之間相互作用的3D部分依賴關係圖。我需要更改x，y和z軸標籤以及間距，以便爲期刊文章製作精美的圖。我嘗試更改par()中的設置，但這隻允許我更改標籤大小。 我生成具有以下情節： visreg2d(final,n.trees=1000,xvar="ProbMn50ppb",yvar="DTW60Jurgens",plot.ty
    r plot 3d gbm 2016-11-16

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    建立客戶後分層權重的GBM分類模型

    我試圖根據定性調查數據的工作產生分類模型。我們對大約10K名客戶進行了研究，並因此建立了細分模型，隨後將每個客戶分爲8個客戶羣中的1個。現在的挑戰是如何將TOTAL客戶羣分爲這些細分市場。由於只有某些客戶迴應，研究人員使用總體人口統計來應用分層後權重（或頻率權重）。 我的任務是現在使用我們的客戶數據作爲這個10K的解釋變量，以便爲整個基地建立一個分類模型。 爲了處理客戶的重量，我簡單地將每個客戶記
    r classification logistic-regression r-caret gbm 2016-09-29

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    R中的子採樣和分位數標準化

    我需要進行分析，我們需要將GBM算法應用於一系列自舉複製。另一個缺點是每個重複都需要分位標準化結果。 我試圖最終實現的是 1.從 開始主數據集2.創建一個包含200個重採樣的3維陣列 3.分位數在每個重採樣內標準化結果變量 4.全部運行GBM樣本 現在，我甚至無法進入重採樣步驟。 #generating some data main<-matrix( replicate(52,rnor
    arrays r statistics-bootstrap do-loops gbm 2016-10-05

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    限制gdm圖上pdp圖的軸範圍R

    我試圖限制部分依賴關係圖的x軸（以便有效區域得到放大）。我嘗試過使用xlim選項，但沒有奏效。 我創建了一個簡單的例子來重現問題： library(gbm) xdata <- iris # reformulate problem as binary classification xdata$Species <- as.character(xdata$Species) change.cl
    r gbm 2016-12-05
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