xgboost

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    scala中未解析的xgboost庫依賴關係

    我在庫和模塊中添加了我的xgboost jar文件。 （如文檔中所述，我成功地從源代碼構建了這些jar文件）。我似乎無法解決它的依賴。我試圖用包含在構建sbt文件中的依賴項來運行它，並將其取出（因爲jar已經包含在庫和通過項目結構的依賴項中）。兩者似乎都失敗了。這是某種兼容性問題嗎？我正在運行scala 2.11.8和spark 2.1.0。我的依賴被包括在序列如下： "ml.dmlc" %% "
    scala apache-spark intellij-idea sbt xgboost 2017-08-15

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    XGBoost不會生成與num_round參數中指定的樹數量很多的樹

    這不是一個錯誤，而是一個需要理解的問題。當我從Booster對象調用getModelDump時，我沒有得到像「num_round」參數那樣多的樹。我在考慮如果「num_round」是100，那麼XGBoost會按順序生成100棵樹，當我調用getModelDump時，我會看到所有這些樹。我相信背後有一個合乎邏輯的理由，或者我的知識是錯誤的。你能解釋一下這種情況嗎？ val paramMap = L
    apache-spark xgboost 2017-08-16

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    Xgboost在pycharm上工作，但不在Jupyter NoteBook

    我已經成功地在Pycharm Python中安裝了Xgboost，並且它正在工作。 但是，在Jupyter NoteBook中，它不起作用。 import xgboost as xgb ---> 12 import xgboost as xgb ModuleNotFoundError: No module named 'xgboost' 在Jupyter的xgboost包是： >
    python jupyter xgboost 2017-08-23

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    xgboost.cv給出TypeError：'StratifiedKFold'對象不可迭代

    我一直試圖在python 2.7中實現此代碼。它給了我這個錯誤。我會很感激幫助。 我有最新版本sklearn（0.18.1）和xgboost的（0.6） import xgboost as xgb from sklearn.model_selection import StratifiedKFold from sklearn.metrics import f1_score, roc_auc_s
    python machine-learning scikit-learn xgboost grid-search 2017-08-23

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    xgboost多項分類錯誤：「標籤和預測大小不匹配」

    前進，我是相當新的都xgboost和R. 我使用xgboost R中對我的數據dtrain執行多項分類。我使用的標籤有六個級別，所以我的代碼如下所示： param1 <- list(objective = "multi:softprob" , num_class = 6 , booster = "gbtree" , eta = 0.5 , m
    r xgboost 2017-08-24

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    問題，同時對蟒蛇

    安裝xgboost在安裝從混帳xgboost（其次是「蟒蛇的setup.py安裝」），我得到的控制檯消息，如下圖所示： - ========= (C:\Users\MUSTHAFA-PC\Anaconda3) C:\Users\MUSTHAFA-PC\xgboost_install_dir\python-package>python setup.py install Install libxgb
    python install jupyter xgboost 2017-08-25

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    xgboost CV和樹數

    我正在閱讀文章here，但沒有完全理解xgboost中有關函數CV和參數「樹數」的詳細信息。 假設我們從功能和目標值的數據幀開始。 CV每輪都做什麼？如果CV結果有500行（即有500個決策樹），每棵樹如何構建？ 500棵樹如何合併產生單一的對數損失？如果我們可以從CV函數中得到一個單獨的預測，爲什麼我們需要XGBClassifier.fit，它也會產生一個模型（從而產生一個損失數）？？？？？？？
    python machine-learning xgboost 2017-08-26

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    xgboost錯誤 - 當我的標籤已經是數字，並且我需要的結果數字不在0,1,0

    我使用xgboost進行迴歸問題時，標籤必須位於[0,1]中，但我得到有關響應變量的錯誤這是輸出銷售，這是最初的數字類，但爲我用xgboost它顯示的錯誤，但我想以數字形式輸出僅 labels <- train$Item_Outlet_Sales# train label ts_label <- test$Item_Outlet_Sales # test label # converted
    r label regression data-science xgboost 2017-08-26

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    Xgboost plot_tree錯誤：ValueError：助推器必須是助推器實例

    我是xgboost的新手，我想要將我的xgboost模型可視化。 這裏是我的代碼，代碼來自一個教程，可能沒有錯誤。 from numpy import loadtxt from xgboost import XGBClassifier from xgboost import plot_tree import matplotlib.pyplot as plt dataset = loadt
    python matplotlib graphviz xgboost 2017-08-28

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    擴展xgboost.XGBClassifier

    我試圖定義一個名爲XGBExtended的類，該類擴展了用於xgboost的scikit-learn API類xgboost.XGBClassifier。我遇到了get_params方法的一些問題。下面是一個說明問題的IPython會話。基本上，get_params似乎只返回我在XGBExtended.__init__中定義的屬性，而在父初始化方法（xgboost.XGBClassifier.__
    python python-2.7 scikit-learn xgboost 2017-08-30
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