xgboost

6зной

3ответ

питон xgboost на макинтош установить

Я пытаюсь установить xgboost на моем Mac для Python 3.4, но я получаю следующее сообщение об ошибке после «PIP3 setup.py установить»: File "<string>", line 20, in <module> File "/private/var/fol

python macos install xgboost 2015-09-29

---

0зной

1ответ

Почему не работает аргумент early.stop.round в xgboost?

Я пытаюсь использовать аргумент early.stop.round в функции xgb.cv библиотеки xgboost, однако у меня есть ошибка. После того, как я оставил early.stop.round неуказанным, функция запускается без каких-л

r xgboost 2015-10-12

---

7зной

2ответ

Установить xgboost под python с 32-разрядным msys с ошибкой

Попытка установить xgboost не работает ..? Версия Anaconda 2.1.0 (64-разрядная версия) для Windows & Предприятие. Как это сделать? Я использую R, кажется, довольно легко установить новый пакет в R из

python package failed-installation msys xgboost 2015-08-27

---

9зной

2ответ

Как использовать алгоритм XGBoost для регрессии в R?

Я пытался использовать метод XGBoost для предсказания. Поскольку моя зависимая переменная непрерывна, я делал регрессию с использованием XGBoost, но большинство ссылок, доступных на разных порталах, о

r machine-learning gbm xgboost boosting 2015-10-19

---

1зной

1ответ

xgboost параметр наблюдения: объект DMatrix не итерируемый

Я пытаюсь обучить модель xgboost на наборе данных X-train, X_test. Код: xgb_params = { "objective": "multi:softmax", "eta": 0.3, "num_class": 62, "max_depth": 10, "nthread": 4

python python-2.7 numpy xgboost 2015-09-03

---

2зной

2ответ

Как изменить параметры, чтобы исключить точность xgboost

Я пытаюсь обучить модель xgboost с помощью объектива multi:softmax, но оценка точности застревает. Код: #preparing dataset omitted xgb_params = { "objective": "multi:softmax", "eta": 1,

python python-2.7 machine-learning xgboost 2015-09-04

---

0зной

1ответ

base :: get function полученный объект не найден Ошибка ТОЛЬКО при R CMD проверка R-пакет --as-cran

Следующий код работает отлично, если вызвано исходной командой. Он является частью функции, где xgb.metric.label является формальным параметром, который во время выполнения может быть оценен с такими

r get package data.table xgboost 2015-09-07

---

4зной

1ответ

xgboost xgb.dump tree factor

У меня есть пример кода здесь. data(agaricus.train, package='xgboost') train <- agaricus.train bst <- xgboost(data = train$data, label = train$label, max.depth = 2, eta = 1, nthread = 2, nround = 2

r xgboost 2015-09-15

---