xgboost

2зной

2ответ

Попытка установить xgboost в python на окнах

Я с ума сошел, пытаясь установить xgboost в python на Windows 10. Я просмотрел несколько предлагаемых статей, но все еще не могу найти подходящего решения. Если кто-то сделал это, прежде чем доброволь

python machine-learning installation xgboost 2016-04-04

---

1зной

1ответ

разница между sparse.model.matrix и as.matrix

Я использую xgboost в R, чтобы построить классификационную модель на обучающем наборе данных train. train имеет следующие атрибуты. она имеет всю числовую Характеристику нет недостающих значений. нет

r sparse-matrix xgboost 2016-04-06

---

-1зной

1ответ

Можно ли перекрестно проверять и сохранять перекрестно проверенную модель с помощью xgboost (xgb.cv) в R?

Практически все пакеты/функции машинного обучения в R позволяют получать показатели эффективности перекрестной проверки при обучении модели. Из того, что я могу сказать, что единственный способ сделат

r xgboost 2016-04-09

---

2зной

1ответ

Доступ к истории наблюдений в пакете xgboost r

Я использую пакет xgboost R для выполнения многоклассовой задачи классификации. Это часть кода, которую я создаю, чтобы проиллюстрировать проблему (ввод и вывод случайным образом генерируются, поэтому

r xgboost 2016-04-14

---

0зной

1ответ

Узел Xgboost разбивается на значение, выходящее за пределы диапазона функций?

У меня есть некоторые функции, которые варьируются от 0 до 1. Но когда я выкапываю модель, я нахожу, что некоторые узлы разделяют эти функции, используя «feature < 2.00001». xgboost масштабирует функц

xgboost 2016-04-19

---

0зной

1ответ

xboost dmlc-submit eats command quotes (требуется для запуска задания python через разрешение scl)

Я использую RedHat 6.8 для своих узлов кластера YARN и использует Python 2.6.6. Чтобы получить Python 2.7 в RedHat, вы используете Software Collections. Чтобы активировать коллекцию программного обесп

python-2.7 xgboost 2016-04-19

---

4зной

2ответ

XGBoost-4j от DMLC на Spark-1.6.1

Я пытаюсь использовать реализацию XGBoost DMLC на Spark-1.6.1. Я могу тренировать свои данные с помощью XGBoost, но сталкиваясь с трудностями в прогнозировании. Я действительно хочу сделать предсказан

scala apache-spark prediction xgboost 2016-04-21

---

0зной

1ответ

Балансировка между максимальной глубиной и числом оценок или количеством раундов

Это теоретический вопрос для повышения интенсивности xgb и градиента в целом. Как узнать, что является лучшим балансом max_depth и num_rounds или n_estimators. Очевидно, что больше max_depth создает с

machine-learning xgboost 2016-04-27

---