xgboost

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クロスバリデーションされたコア学習モデルを実装しようとする際に問題が発生しましたか？

私は、テキストの分類に、私は、私は次のように追加学習を使用しようとしたその理由のために、かなりの行列を得た特徴抽出工程の後に働いています： import xgboost as xgb from sklearn.model_selection import ShuffleSplit, train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_sc

python numpy machine-learning scikit-learn xgboost 2017-03-27

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ScikitLearnでXGBoostで単調性制約を強制する方法は？

私はscikit-learnを使ってXGBoostモデルを構築しています。私はそれにかなり満足しています。オーバーフィットを避けるための微調整として、いくつかの機能の単調性を保証したいと思いますが、そこではいくつかの問題に直面しています... 私が理解する限り、scigit-xgboostについてのドキュメントはありません私は本当に驚いています - この状況が数ヶ月続くことを知っています）。私が見

python scikit-learn xgboost 2017-03-28

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私はMavenを使ってライブラリを構築しました。どのように私はMavenなしでそれを使用できるようにその瓶を見つけるのですか？

Javaプロジェクトでxgboost4j packageを使用する必要があります。インストール手順ではMavenを使用する必要があると言われていますが、私のプロジェクトは単純なJavaプロジェクトでMavenと無関係です。 "mvn install"を使ってパッケージをビルドしました。 JavaプロジェクトでJARファイルを使用できるようにJARファイルを見つける方法はありますか？あなたは、あなた

java maven-3 xgboost 2017-04-04

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Python上のWindowsでのXgboostインストールの問題

私はXgboostライブラリをインストールしようとしています。 問題は、私がファイアウォールの背後にある仮想マシン上にいることです。私は（会社のコンピュータ）へのアクセス権がありません。私はgithubからダウンロードしたXgboostライブラリを持っています。 次に、Pycharmプロジェクトインタプリタを介して手動でパスを追加しようとしました。インポートエラーは検出されません。自動補完機能は動

python installation pip xgboost 2017-04-06

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XGBoostのパラメータ数を取得していません

以下の関数では、推定値の数が出力されませんが、逆に次のようなエラーが発生します。 cv() got an unexpected keyword argument 'show_progress' ドキュメントにフラグが含まれていても、タイプエラーが発生しています。私はパラメータ調整のためにこのブログに従っています。私が間違っているところを誰かが指摘できますか？ the blog 出力としてエバリ

python machine-learning scikit-learn xgboost 2017-04-06

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は、私が繰り返し機能の最適なセットを構築するPythonで転送機能選択ルーチンを、（組み込みバージョン0.6</p> <p>、Xgb.cvクロスバリデーションは、私はXGBoostのPythonの3.5とPython実装を使用しています

を結果に再現することはできません最高のスコアにつながります。ここでは、メトリックはバイナリ分類エラーです）。その後、私のデータセットに 、xgb.cvルーチンを使用して、私は40まで（樹木の）MAX_DEPTHを増やすことで周りの0.21のエラー率に取り掛かることができます... しかし、私はカスタムを行う場合同じXG Boostパラメータ、同じフォールド、同じメトリック、同じデータセットを使用し

python machine-learning classification xgboost 2017-04-06

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RでXGBoostを使用してクラス変数を予測する

私はRが新しく、XGBoostを使用してテストセット内のクラス変数を予測したいと考えています。私のトレーニングデータセットは次のようになります。 > str(train) 'data.frame': 5000 obs. of 37 variables: $ ID : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... $ A1 : num 0.36 0.33 0.33 0.31 0.3

r prediction xgboost 2017-04-09

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XGBoostLibraryNotFound：候補パスにXG​​Boostライブラリを見つけることができません、あなたがコンパイラをインストールし、ルートパスにbuild.sh実行したのですか？

XGBoostののpython-パッケージディレクトリを移動しながら、私はこの問題に直面しています。 Traceback (most recent call last): File "setup.py", line 19, in LIB_PATH = libpath'find_lib_path' File "xgboost/libpath.py", line 46, in find_lib_pat

python anaconda xgboost 2017-04-10

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H2Oまたは一般のランダムフォレスト（drf）またはグラジエントブースティングマシン（GBM）のデータを正規化（またはスケーリング）する必要がありますか？

私は、H2O.aiのランダムフォレスト（DRF）とGBMを使用して、分類と回帰モデルを作成しています。私は、モデルの非線形性を滑らかにするために、それはむしろより有害ではないので、データを正規化（またはスケーリング）する必要はないと考えています。私の理解が正しいかどうか確認してください。

random-forest xgboost h2o 2017-04-12

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eval_metric = 'mlogloss'のGridSearchCVとXGBClassifier

GridSearchCV内でXGBClassifierを検索するときにeval_metric = 'mlogloss'を使用することができますか？いくつかの例は非常に高く評価されます。

xgboost 2017-04-19

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