xgboost

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通過值的形狀是（1,20），指數暗示（37,20）

frame = [] for i in range(1,21): frame.append(sampler(i)) # sampler is a function which return an array of 764*36 header = ['Act_High', 'Act_Low', 'Act_Avg', 'Precip_Amt', 'Festival_Impact'

python scikit-learn xgboost 2017-06-21

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XGBoost - 使用XGBRegressor的功能選擇

我想通過XGBRegressor()執行功能選擇（用於迴歸任務）。 更確切地說，我想知道： 如果有類似的方法 feature_importances_，與XGBClassifier利用，這我可以用迴歸。 如果當它被用來與XGBRegressor()

python xgboost 2017-06-22

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xgboost與h2o功能的集成

我看到最近xgboost已經集成到了H2O生態系統中。儘管如此，H2O中卻缺乏文獻資料。特別是我想知道是否可以使用h2o.grid對所有xgboost參數運行網格搜索。

xgboost h2o 2017-06-23

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xgboost泊松迴歸：標籤必須是非負的

我正在使用帶有R和xgboost版本0.6-4的Windows 10筆記本電腦。運行以下代碼時出現奇怪的錯誤。 xgb_params <- list("objective" = "count:poisson", "eval_metric" = "rmse") regression <- xgboost(data = training_fold, label =

r regression xgboost poisson 2017-06-29

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xgboost構建錯誤：參數包未用'...'擴展：

我正在嘗試使用以下instructions構建支持GPU的xgboost。 我在我的Ubuntu 17.04系統上安裝了GCC 6。 但是當編譯器試圖構建以下模塊： nccl/CMakeFiles/cuda_compile_1.dir/src/cuda_compile_1_generated_reduce_scatter.cu.o 我得到以下錯誤： /usr/include/c++/6/tup

c++ gpu xgboost 2017-06-29

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ImportError：無法導入名稱「XGBClassifier」

我在anaconda筆記本下。 我最近安裝xgboost，但我不能訪問XGBClassifier： from xgboost import XGBClassifier 當我只導入xgboost寫xgboost它打印該模塊是這裏..

anaconda jupyter xgboost 2017-07-01

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如何從已保存的XGBoost模型

我嘗試使用下面的PARAMS來訓練XGBoost模型PARAMS： xgb_params = { 'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'lambda': 0.8, 'alpha': 0.4, 'max_depth': 10, 'max_delta_step': 1,

python xgboost 2017-07-04

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將XGBoost模型轉換爲CoreML

我想將以下XGBoost模型轉換爲CoreML文件，但出現錯誤。 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr/local/lib/python2.7/dist- packages/coremltools/converters/xgboost/_tree.py", l

python ios xgboost coreml 2017-07-05

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將Makefile轉換爲Bazel？

Bazel說最好的做法是不使用二進制依賴關係，but to build the dependency from source using Bazel。我有一個使用Makefiles構建的依賴 - xgboost，我想知道將Makefiles轉換爲Bazel的規範策略是什麼 - 以及程序員是否使用了任何標準工具作爲轉換的一部分。

makefile xgboost bazel 2017-07-07

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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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