xgboost

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xgboost即使在silent = False時也不顯示信息

我正在使用xgboost來訓練模型。我希望它能打印出關於培訓過程的一些信息。但是，即使沉默= False，它也不會給我任何東西。 import xgboost as xgb xgbc = xgb.XGBClassifier( gamma=0.1, learning_rate=0.05, max_delta_step=0, max_depth=8, min_child_weigh

python xgboost 2017-06-03

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ld：找不到的庫-lomp

在macOS Sierra中，啓用openmp的xgboost安裝始終會失敗。 從https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/build.html， 我已經試過： CP化妝/ config.mk ./config.mk;使-j4 有了， export CC=/usr/local/Cellar/llvm/4.0.0_1/bin/clang export CXX

machine-learning llvm xgboost 2017-06-16

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在anaconda中導入xgboost錯誤？

git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost cd xgboost; make -j4 我使用官方文檔在Ubuntu上安裝xgboost。這似乎沒有錯誤。但是，當我啓動我的ipython筆記本是anaconda環境時，導入xgboost顯示錯誤，表示這不是模塊。 如何在我的anaconda python環境中導入xgboost？

ubuntu xgboost 2017-06-16

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XGBoost（R）CV測試與訓練錯誤

我將以我目前無法分享數據的前言來說明我的問題，因爲它周圍有非常嚴格的保密協議。希望我可以很快獲得許可共享不知情的數據。 我很努力讓XGBoost在R中得到適當的訓練。我一直在遵循指南here，到目前爲止，我一直在步驟1中調整nrounds參數。我從我的交叉驗證中得到的結果並沒有做我期望他們做的事情，使我無法繼續前進。 我的數據包含105個取向，一個連續的響應變量（下面鏈接中圖像左上方的直方圖）和1

r xgboost 2017-06-16

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爲每個終端節點提取路徑

我有一個python嵌套的字典結構，如下所示。 這是一個小例子，但我有更大的例子，可以有不同級別的嵌套。 由此，我需要提取的列表，包括：針對每個終端「葉」 一個記錄節點 的字符串，列表或對象，表示導致到邏輯路徑該節點 （例如 'nodeid_3：X < 0.500007和X < 0.279907'） 我花這個週末試圖讓一些工作的較大部分和我意識到那些我怎麼不好用遞歸。 # Extract json

python json nested xgboost 2017-06-18

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Mac上的Xgboost安裝

我想在我的mac（10.12.5）上安裝xgboost，並且經過多次嘗試，我沒有成功。我遵循不同的tuto試圖通過添加gcc-6來修改gcc變量，但我有同樣的問題。 所以我做了什麼： 混帳克隆--recursive https://github.com/dmlc/xgboost CD xgboost; cp make/minimum.mk ./config.mk;使-j4 我有以下錯誤： /usr

python macos xgboost 2017-06-19

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在xgboost中使用param'scale_pos_weight'的機制是什麼？

我的數據集有90％的負樣本和10％的非常不平衡的正樣本。我嘗試使用scale_pos_weight的參數並將其設置爲9.這個參數的作用機制是什麼。我很好奇它的實際含義：這是否意味着重複9次陽性樣本？或者每次抽出1/9樣本的負樣本並多次訓練模型。此外，如果我有一個數據集的負樣本比正數稍多一點，我是否需要再次指定參數？

xgboost 2017-06-20

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xgboost：儘管合理的準確性，但巨大的logloss

我在二進制分類問題上訓練xgboost分類器。它產生70％準確的預測。然而，logloss在9.13處非常大。我懷疑這可能是因爲一些預測遠非目標，但我不明白爲什麼會發生 - 其他人用xgboost報告相同數據的logloss（0.55 - 0.6）更好。 from readCsv import x_train, y_train from sklearn.model_selection impor

machine-learning xgboost cross-entropy bigdata 2017-06-20

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棄用警告

import operator import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import xgboost as xgb import seaborn as sns %matplotlib inline pd.set_option('display.max_columns', 50)

python python-3.x jupyter-notebook data-analysis xgboost 2017-06-20

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xgboost vs H2o梯度提升

我有一個數據集有一個很大的缺失值（缺少40％以上）。在xgboost和H2o漸變增強中創建了一個模型 - 在這兩種情況下都獲得了一個體面的模型。但是，xgboost將此變量顯示爲模型的關鍵貢獻者之一，但按照H2o漸變提升變量並不重要。 xgboost是否以不同的方式處理具有缺失值的變量。對兩個模型的所有配置都完全相同。

xgboost h2o 2017-06-21

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