xgboost

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xgboostにはfeature_importances_がありますか？

私はそのscikit学習スタイルのPythonインタフェースを経由してxgboost呼んでいる： model = xgboost.XGBRegressor() %time model.fit(trainX, trainY) testY = model.predict(testX) 一部sklearnモデルは、彼らが属性feature_importancesを経由しての機能に割り当てた重要性

python c++ machine-learning scikit-learn xgboost 2017-01-10

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xgboost.cvは0.5未満の曲線の下の領域を返します

xgboostのクロス検証を実行していますカーブの下の領域を取得します< 0.5。 私は best_params_grid_search={'base_score': 0.5, 'colsample_bylevel': 1, 'colsample_bytree': 0.8, 'gamma': 0, 'learning_rate': 0.3, 'max_delta_step': 0, '

python cross-validation xgboost auc 2017-01-30

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xgboostでoverfittingを検出する方法（test-aucスコアから）

予測モデルを構築する方法を理解しようとしていて、最近Rでxgboostパッケージを見つけ、Titanicデータセットを使用して実装しようとしました。私はモデルを構築しましたが、私のモデルが過適合かどうか、また選択するラウンド数が列車エラーまたはテストエラーに基づいているかどうかを検出する方法は不思議です。 これはコードです： #Load Dataset titanic.train <- read

r machine-learning data-science xgboost 2017-01-31

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カーブ下の面積を0にすることはできますか？

私は、分類の問題としてxgboostを使用しています。 私は基本的な質問があります。 列車とテスト（見えない）の各ラウンドのAUCは以下の通りです。 あなたが見ることができるように、テストセットのAUCは0に近いです。何が起こっているのか理解してくれたら助かりますか？ 私はPythonを使用しています。必要に応じてコードとデータを投稿することができます。 おかげ [0] test-auc:0.4

python classification xgboost roc auc 2017-01-31

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XGBoostを微調整して特定の予測変数の列に多くの重みを与える方法

私はさまざまな記事を調べましたが、そのほとんどは特定の行ではなく特定の行に重みを導入する方法を説明しました。 RのGBMでは、ある特定の特徴から他のものよりも優秀に学習するモデルを割り当てることができる。 PythonのXGBoostのようなことはできますか？ 私は、次を経て： here 1here 2here 3、すべてが何らかの形で我々が行に重みを与えることができます言及します。 私はXGBo

python machine-learning weight xgboost 2016-12-27

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誰かがこのXGBoostツリーでどのようにこれらの得点が得られたか説明できますか？

私は以下のイメージを見ています。 誰かが計算方法を説明できますか？ 私はそれがNの場合-1、はいの場合+1でしたが、その少女がどのようにしているか把握できません。しかし、それはツリー2でも機能しません。リーフ要素の

xgboost 2017-01-02

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macOS virtualenvでxgboost python wrapperを正しくインストールするには？

virtualenvの下で、official installation guideを使用してPythonラッパーをインストールしようとしています。 setup.pyから、この記事ではhttps://stackoverflow.com/a/41061466男助言削除"include_package_data=True"を Install libxgboost from: ['/Users/dmitr

python macos installation virtualenv xgboost 2017-01-04

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数が、私はGridSearchCVを使用して、グリッド検索を実行するとGridSearchCV

にxgboostと kfold = StratifiedKFold(n_splits=3, shuffle=False, random_state=random_state) model = xgb.XGBClassifier() grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, scoring="roc_auc", n_jobs=4,

python scikit-learn xgboost grid-search 2017-01-16

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xgboost Rパッケージのインストールに失敗しました

xgboost Rパッケージを0.4-4から最新のCRANバージョンに更新したいと思います。次のメッセージに options(repos = c(CRAN = "https://mran.microsoft.com/snapshot/2017-01-19")) install.packages("xgboost") 結果 installing *source* package 'xgboos

r xgboost 2017-01-19

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