xgboost

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    xgbTree使用非公式進行脫字符培訓失敗

    我試圖使用caret包中的train函數來適合xgbTree模型。 編輯：下面是一個示例數據集，使示例可重現。我也轉換所有變量數值的建議： df<-data.frame( x1=c(-231,5,-166,-158,170,-243,-184,25,-130,-209,453,-46,-13,-247,-74,-209,-130,-118,10,40), x2=c(2,48,6,7,24,2,5
    r r-caret xgboost 2017-03-21

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    找到來自xgboost.dump的二叉樹的所有路徑

    我有許多樹的xgboost.dump文本文件。 我想查找所有路徑以獲取每個路徑的值。 這是一棵樹。 tree[0]: 0:[a<0.966398] yes=1,no=2,missing=1 1:[b<0.323071] yes=3,no=4,missing=3 3:[c<0.461248] yes=7,no=8,missing=7 7:leaf=0.00972
    python decision-tree xgboost 2017-03-22

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    xgboost poisson run中的nloglikelihood值後面的直覺

    當我使用count:poisson而不是rmse時，我看到的值爲nloglikelihood。現在我不確定如何將這些數字與rmse或mae進行比較。 肯定會更好的價值..但沒有得到實際的錯誤直覺，我們與rmse或湄獲得。 例如 - >train-poisson-nloglik:2.01885 val-poisson-nloglik:2.02898 在這裏，我們可以說，實際值由2.02錯誤不同。 有
    python xgboost poisson gbm 2017-03-22

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    Mac上的XGBoost安裝錯誤

    當在Mac上運行以下代碼時出現無模塊，名稱爲'xgboost.sklearn'。另外，嘗試將xgboost.sklearn更改爲xgboost。這給了錯誤：無法導入名稱 'XGBClassifier' 從xgboost.sklearn進口XGBClassifier
    python xgboost 2017-03-23

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    GridSearchCV - XGBoost - 提早停止

    我正在嘗試使用scickit-learn的GridSearchCV在XGBoost上進行hyperparemeter搜索。在網格搜索期間，我希望它儘早停止，因爲它大大縮短了搜索時間，並且（期望）在我的預測/迴歸任務上有更好的結果。我通過Scikit-Learn API使用XGBoost。 model = xgb.XGBRegressor() GridSearchCV(model, par
    python-3.x scikit-learn regression data-science xgboost 2017-03-24

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    如何使用ScikitLearn在XGBoost中實施單調約束？

    我使用scikit-learn構建了一個XGBoost模型，我對此非常滿意。作爲微調，以避免過度配合，我想確保一些功能的單調性，但在那裏我開始面臨一些困難... 據我瞭解，在scikit-learn中沒有關於xgboost的文檔（其中I承認我真的很驚訝 - 知道這種情況持續數月）。我發現的唯一文檔是直接在http://xgboost.readthedocs.io 在這個網站上，我發現單調性可以使用
    python scikit-learn xgboost 2017-03-28

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    我用Maven構建了一個庫。我如何找到它的jar，以便在沒有Maven的情況下使用它？

    我需要在我的Java項目中使用xgboost4j package。安裝說明說我必須使用Maven，但我的項目是一個與Maven無關的簡單Java項目。 我使用「mvn install」構建了這個包。有沒有辦法找到JAR文件，以便我可以在我的Java項目中使用它？
    java maven-3 xgboost 2017-04-04

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    Python上的Windows上的Xgboost安裝問題

    我想安裝Xgboost庫。 問題是我在防火牆後面的虛擬機上無法訪問（公司計算機）。我有從github下載的Xgboost庫。 然後我試圖通過Pycharm項目解釋器手動添加路徑，因此我沒有檢測到任何導入錯誤，自動完成甚至正常工作，但是當我嘗試運行代碼時，出現此錯誤： 回溯（最近通話最後一個）： 文件 「C：/Users/UT2BUP/PycharmProjects/AccountingAdjust
    python installation pip xgboost 2017-04-06

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    沒有得到XGBoost的參數數量

    對於下面的函數，我沒有得到估計的數量作爲輸出，但相反，我得到了以下類型的錯誤。 cv() got an unexpected keyword argument 'show_progress' 即使文檔包含標誌，我得到的類型錯誤。我正在關注這個博客進行參數調整。任何人都可以指出我哪裏錯了？ the blog 有沒有其他方法可以將估計量的數量作爲輸出？ def modelfit(alg, dtra
    python machine-learning scikit-learn xgboost 2017-04-06

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    無法重現Xgb.cv交叉驗證結果

    我使用Python 3.5和Python實現XGBoost的，0.6版本 我建在Python中，其中迭代構建的功能的最佳設置轉發功能選擇例程（導致最好的分數，這裏的度量是二元分類錯誤）。 在我的數據集，使用xgb.cv程序，我可以通過增加（樹木）MAX_DEPTH高達40獲得降低至大約0.21的錯誤率... 不過，如果我做一個自定義交叉驗證，使用相同的XG Boost參數，相同的摺疊，相同的度量和
    python machine-learning classification xgboost 2017-04-06
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