xgboost

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xgboostのポアソン回帰が低い周波数で失敗する

私はxgboostでブーストされたポアソン回帰モデルを実装しようとしていますが、結果は低い周波数で偏っていることがわかります。低周波で予測が爆破するように見えること import numpy as np import pandas as pd import xgboost as xgb def get_preds(mult): # generate toy dataset for

python xgboost 2017-10-11

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Python XgBoost on unbalanced class

私は現在バイナリクラス（負：0、正：1）を予測することを目的とした機械学習プロジェクトに取り組んでいます。データセットはアンバランスです。正の値の割合は0.1％です。 パフォーマンスの指標としてginiを使用したxgboostモデルを実行しています。私たちは、電車や検証のために80ラウンドのスコアでそれを見ることができる [Fold 1/2] [0] train-gini:-0.048192 v

python xgboost 2017-10-12

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Scikit-learnでモデルを調整するには、GridSearchCVオブジェクトでTimeSeriesSplitを使用するにはどうすればよいですか？

sklearn docs for TimeSeriesSplitとdocs for cross-validationを検索しましたが、実際の例は見つかりませんでした。 私はsklearnバージョン0.19を使用しています。私がしようとした場合 [0 1] [2 3] [0 1 2 3] [4 5] ： model = xgb.XGBRegressor() param_search = {'

python scikit-learn xgboost 2017-10-13

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xgboostモデルからのAUCをプロットするR

現在、以下のlinkのスライドに従っています。私はスライド121/128にあり、AUCをどのように複製するかを知りたいと思います。作者はその方法を説明しませんでした（スライド124でも同じです）。第2に、スライド125上で次のコードが生成される。 bestRound = which.max(as.matrix(cv.res)[,3]-as.matrix(cv.res)[,4]) bestRoun

r machine-learning xgboost auc 2017-10-13

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XGBoostモデルのGridSearchCVでエラーが発生する

私はPythonでXGBoostクラシファイアを作った。私は少し大きなサイズのデータ​​セットを使用し、この [Errno 28] No space left on device のようなエラーが出るの検索を実行しているとき、私はこの grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, scoring="neg_log_loss", n_jobs=-1,

machine-learning scikit-learn xgboost grid-search 2017-10-15

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キャレットのRMSLEメトリックをrで作成する

誰かが私に助けてくれますか？キャレットパッケージを使用してxgboostトレーニングモデルをデフォルトのメトリックRMSLEに変更する必要があります。デフォルトでは、RMSEでキャレットとxgboost列車と計測が行われます。ここ は、コードの行は、次のとおり チューニングパラメータ grid = expand.grid(nrounds = 100, max_depth = 6,

r-caret evaluation xgboost metric 2017-10-19

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AttributeError： 'module'オブジェクトには、アナコンダに属性 'XGBClassifier'がありません。

私はubuntuのAnacondaでPython 3.6.2を使用しています。そして、 "pip install xgboost"を使用してxgboostをインストールしました。また、hereライブラリ）が、両方が動作しないことができ、常に以下の " 'module' object has no attribute 'XGBClassifier' " を示しては、私のコードです： cv_param

python-3.x xgboost 2017-10-20

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GPUがサポートされたXGBClassifierを使用した高速化はありません

次のコードでは、xgboostのさまざまなハイパーパラメータを検索しようとしています。 param_test1 = { 'max_depth':list(range(3,10,2)), 'min_child_weight':list(range(1,6,2)) } predictors = [x for x in train_data.columns if x not in ['targe

gpu xgboost 2017-10-20

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タイプstrが__round__メソッドエラーを定義していません

最も重要な変数を決定するためにXGBoostを実装しようとしていますが、配列に何らかのエラーがあります。 私の完全なコードは、以下の from numpy import loadtxt from numpy import sort import pandas as pd from xgboost import XGBClassifier from sklearn.model_selecti

python arrays numpy typeerror xgboost 2017-10-21

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CMakeサブディレクトリとして追加したときにライブラリを構築しない

私のプロジェクトのgitサブモジュールとしてxgboostライブラリを追加しました。サブディレクトリとしてcmakeに追加しようとしています。残念ながら、それは動作していません。以下のCMakeLists.txtを持つ単純なhello worldプロジェクトは、私が得ているエラーを再現します。 cmake_minimum_required(VERSION 3.2) project(foo) a

c++ git cmake xgboost 2017-10-24

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