lightgbm

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    XGBoost/lightGBM如何評估ndcg的排名任務？

    我目前正在XGBoost/lightGBM之間進行測試，以便對項目進行排名。我正在複製這裏提供的基準：https://github.com/guolinke/boosting_tree_benchmarks。 我已經能夠成功地重現他們的工作中提到的基準。我想確保我正確實現了我自己的ndcg指標版本，並正確理解排名問題。 我的問題是： 當使用NDCG創建測試集驗證 - 有一個test.group文件
    python machine-learning recommendation-engine xgboost lightgbm 2017-09-15

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    AttributeError：模塊'lightgbm'沒有屬性'LGBMClassifier'

    我安裝了lightgbm與conda install -c creditx lightgbm=0.2.0，並導入lightgbm成功，但是當我導入LGBMClassifier或使用LGBMClassifier時，它會失敗。 錯誤是： <module 'posixpath' from '/usr/anaconda3/lib/python3.5/posixpath.py'> Traceback (m
    lightgbm 2017-06-15

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    LightGBM安裝問題 - Python

    我按照安裝指南找到https://github.com/Microsoft/LightGBM/wiki/Installation-Guide來安裝LightGBM。在MinGW shell中，我可以下載git repo，然後cd進入build目錄。當我試試下面的命令： cmake -G "MinGW Makefiles" .. 我得到以下錯誤： CMake Error at C:/Progra
    python git lightgbm 2017-06-19

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    LightGBM中的交叉驗證

    通過閱讀LightGBM關於交叉驗證的文檔，我希望這個社區能夠闡明使用LightGBM交叉驗證結果和改進我們的預測。我們如何使用lightgbm.cv的字典輸出來改進我們的預測？ 下面是一個例子 - 我們用下面的代碼訓練我們的CV模型： cv_mod = lgb.cv(params, d_train, 500, nfold = 10,
    python machine-learning cross-validation kaggle lightgbm 2017-09-27

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    LightGBM：繼續訓練模型

    我使用交叉驗證，像這樣訓練模式： classifier = lgb.Booster( params=params, train_set=lgb_train_set, ) result = lgb.cv( init_model=classifier, params=params, train_set=lgb_train_set, num_
    lightgbm 2017-08-12

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    錯誤導入LGBMResgressor到lightgib

    我收到以下錯誤導入LGBMResgressor到lightgbm同時： ImportError Traceback (most recent call last) <ipython-input-38-1a53b4f7b770> in <module>() 5 from sklearn.kernel_ridge import KernelRidge 6 import li
    python lightgbm 2017-08-17

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    熊貓分類新級別

    熊貓分類https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/categorical.html如何處理新的和看不到的水平？我正在考慮像設置一樣的scikit-learn。目前，我有這樣的： https://gist.github.com/geoHeil/5caff5236b4850d673b2c9b0799dc2ce def: fit() for ea
    python pandas scikit-learn categorical-data lightgbm 2017-08-17

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    在windows上安裝lightgbm

    我在windows上使用pip to install lightgbm，它工作嗎？ 因爲我在導入LGBMRegressor時出錯。 錯誤顯示如下 "cannot import name 'LGBMRegressor'"
    python machine-learning lightgbm 2017-08-17

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    lightgbm.sklearn.LGBMRegressor未能配合簡單的線條

    我與LightGBM相當新的，我想通過LGBMRegressor以適應簡單的線條。 import numpy as np import lightgbm as lgbm xs = np.linspace(0, 10, 30).reshape((-1, 1)) ys = np.linspace(0, 10, 30) reg = lgbm.sklearn.LGBMRegressor() r
    python python-2.7 machine-learning regression lightgbm 2017-10-09

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    Python - LightGBM與GridSearchCV，永遠在運行

    最近，我正在做多個實驗來比較Python XgBoost和LightGBM。看起來這個LightGBM是一種新的算法，人們說它在速度和準確性方面比XGBoost更好。 這是LightGBM GitHub。 這是LightGBM python API documents，在這裏你會發現你可以調用的python函數。它可以直接從LightGBM模型調用，也可以通過LightGBM scikit-lea
    python cross-validation xgboost grid-search lightgbm 2017-07-11
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