xgboost

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c + +中的xgboost加載模型（python - > C++預測分數不匹配）

我正在接觸所有的SO C++天才。 我訓練（和測試成功）在python的xgboost模型，像這樣： dtrain =xgb.DMatrix(np.asmatrix(X_train),label=np.asarray(y_train,dtype=np.int), feature_names=feat_names) optimal_model = xgb.train(plst, dtrain)

python c++ xgboost 2016-09-05

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xgboost中的多類分類（python）

我無法弄清楚如何將目標函數'multi：softmax'傳遞給xgb.XGBClassifier的類或eval度量的數量。 我看了很多文檔，但只談論了接受n_class/num_class的sklearn包裝。 我目前的設置是這樣 kf = cross_validation.KFold(y_data.shape[0], \ n_folds=10, shuffle=True, random

python scikit-learn xgboost 2016-09-08

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輸出'0修剪節點'以外的內容

每次我使用xgboost（不僅僅是python）時，訓練信息總是在每行上包含「0個修剪節點」。例如： import pandas as pd from sklearn import datasets import xgboost as xgb iris = datasets.load_iris() dtrain = xgb.DMatrix(iris.data, label = iris.t

python xgboost 2016-09-08

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使用xgboost和脫字符並行處理

我想在使用脫字符時並行化xgboost的模型擬合過程。根據我在xgboost的documentation中看到的，nthread參數控制擬合模型時要使用的線程數，這意味着以並行方式構建樹。 Caret的train函數將執行並行化，例如，針對k倍CV中的每次迭代運行一個進程。這種認識是正確的，如果是，是它更好地： 註冊核的數量（例如，與doMC包和registerDoMC功能），通過插入符號的火車功

r r-caret xgboost 2016-09-16

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在xgboost中多輸出迴歸

是否可以在Xgboost中訓練具有多個連續輸出（多回歸）的模型？ 訓練這樣一個模型的目標是什麼？ 在此先感謝您的任何建議

machine-learning random-forest xgboost 2016-09-16

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斯卡拉 - 可以'這個'在斯卡拉爲空對象？

我遇到了一些違揹我理解的事情。我的理解是，對於活動對象，'this'不能爲空，但是，對於下面顯示的情況，我正在遇到類似的情況。 上下文 - 我在這種情況下使用XGBoost4J-Spark包。你可以看看源代碼here。更具體地說，我指的是XGBoostEstimator類。我有這個類的下面的定義，只有一個附加的打印語句。 package ml.dmlc.xgboost4j.scala.spark

scala apache-spark xgboost 2016-09-19

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XGBoost轉換爲DMatrix

只是想知道是如何可能的未來情況後，差異訓練和測試功能： def fit(self, train, target): xgtrain = xgb.DMatrix(train, label=target, missing=np.nan) self.model = xgb.train(self.params, xgtrain, self.num_rounds) 我通過訓練集爲cs

python python-2.7 numpy machine-learning xgboost 2016-08-03

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如何在Windows上輕鬆安裝xgboost

我一直在努力與xgboost安裝，我做了很多事情，但我可以看到this可能工作。我下載的文件xgboost.rar，然後提取成庫/網站套餐 現在，當我打開我的網站打包它顯示xgboost但是當我import xgboost它說no module named xgboost。 請請幫助

python xgboost 2016-08-18

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xgboost（Python版本）中lambdaMART的數據格式是什麼？

我有一個libsvm格式的數據集，其中包含重要性分數和特徵的標籤。 qid是查詢。數據如下所示。 我想使用xgboost進行搜索排名，但我不知道xgb.train函數的輸入數據格式是什麼。我已經看到了用於分類和迴歸的數據格式。但是我的數據集具有代表組信息的查詢並且lambda尚未計算。那麼，如何使用xgboost api來訓練我的等級模型，以及需要什麼樣的數據格式呢？ 此外，我想用ndcg來評估我

python ranking xgboost 2016-08-19

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爲什麼我在Xgboost的python和CLI版本之間得到不同的預測結果？

最近，當我嘗試使用xgboost的CLI版本來預測輸入時，我發現它的結果與python版本有很大不同。 與Python，我預測它是這樣的： data = xgb.DMatrix(X) bst = xgb.Booster() bst.load_model(modelfile) leafindex = bst.predict(data, pred_leaf=False) 並如下使用CLI：

python shell machine-learning xgboost 2016-08-25

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