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OS Xエルキャピタンバージョンでxgboost構築することができません10.11.6

私はしかし、それは私にサポートされていないオプションを与えて、MAC OS Xエルキャピタンバージョン10.11.6にxgboost構築しようとしています「--fopenmp」 clang: error: unsupported option '-fopenmp' make: *** [build/learner.o] Error 1 私はビールを使用してXcodeとGCCを更新し、 gcc -v

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XGBoostはRの疎行列の欠損値と0を区別しますか？

は時々0 と欠損値を持つことができます。たとえば、多分あなたは野球の投手のセットに対して投手あたりのゲームごとの三振を測定し、そしてあなたがここ feats <- c(NA, NA, NA, 3.7, 0, 2.2) のような特徴ベクトルで終わる、1人の投手は、試合あたり0奪三振と3人の投手がdidnの平均しました彼らはまだゲームを投げていないので、すべてのデータを記録しません。我々は疎行列に

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XgBoost for Android

私はXgBoostがMacOS、Ubuntu、Windowsなどの複数のOSをサポートしていることに気付きました。インストール手順はhereです。しかし、私はAndroidのための指示は表示されません。誰もがこれを試した（またはこれを達成するために "ハック"しようとした）のですか？

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xgboost.DMatrixを "silent = True"と設定してもサイレントにすることができます

私はXGBoostを学習しています。私はXGBoostのpython apiでデモンストレーションを終了したいと思います。関数 "xgboost.DMatrix"を使用してデータをファイルに設定すると、サイレントがTrueに設定されます。ただし、関数 "xgboost.DMatrix"は、常に "[23:28:44] 1411x10マトリックスのファイル名11528をロードしたメッセージを出力し

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xgboost4j - スパーク評価にはRDDが必要です[（Double、Double）]

xgboost4jをspark 2.0.1とDataset APIで使用しようとしています。これまでのところ私はmodel.transform(testData) predictions.printSchema root |-- label: double (nullable = true) |-- features: vector (nullable = true) |-- probab

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xgboostを使用して回帰モデルのパフォーマンスを改善する方法は？

xgboostを使って回帰問題を解決するという共通のメモやスキルはありますか？例または材料？Thx。

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xgboostモデルから予測を手動で構築する方法

私はpredict関数から得られるものと一致するように、xgboostモデルツリーから確率を生成する方法を理解しようとしています。まず私がモデル library(xgboost) #install.packages("ModelMetrics") library(ModelMetrics) set.seed(100) # - Extreme gbm y = as.integer(t

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分散したxgboostをYARNで実行する際の問題

YARNのxgboost分散モードに関するチュートリアルで何か問題があります。私は彼らの指示に従いましたが、解決できなかった問題があります。 2つのEC2インスタンスがHadoop 2.6.0（正しく設定されているようです）で動作しています。私は、次のコマンドを使用して、彼らのデモを実行すると： cd xgboost/demo/distributed-training # Use dmlc-

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このケースでは、上記の予測をどのようにブレンドし、すべての列車データを2つの部分に分割するのでしょうか？

私はこの分野で新しいですし、ここでは私の宿題 https://github.com/auduno/Kaggle-Acquire-Valued-Shoppers-Challenge/blob/master/generate_submission.py を行うにはいくつかのコードを読み取ろうと、プログラマは2つの部分に全体列データを分割し、唯一の訓練と別の部分を予測する一つの部分を使用しています。私は