xgboost

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    現在のC++プロジェクトに外部ライブラリを追加

    私はRで開発したモデルを基本的にC++に変換するためにxgboostライブラリを使用しようとしています。 私は外部の図書館や他の情報源をオンラインで使用していないので、私にはあまり役に立たなかったので、ここで質問をして、それをやり遂げる方法を見つけようと決めました。私はVisual Studioの究極の2013を使用していhttps://github.com/dmlc/xgboost 私は私のプロ
    c++ r machine-learning xgboost 2016-06-17

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    XGBoost CVと早期停止

    私はmloglossに基づいて、早期に停止してXGBoost.cvを使用しようとしています： params = {'booster': 'gbtree', 'objective': 'multi:softprob', 'num_class': len(le.classes_), 'eta': 0.1, 'max_depth': 10, 'subsample': 1.0,
    python scikit-learn cross-validation xgboost 2016-06-18

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    EC2インスタンスにXGBoostをインストールしてください

    EC2にXGBoostをインストールする方法を教えていただければ幸いです。 xgboostをインストールピップ：私は経由をインストールし、私のワークステーションで、上XGBの作業実施を持って sudo yum -y install gcc-c++ python27-devel atlas-sse3-devel lapack-devel wget https://pypi.python.org/p
    python amazon-web-services numpy amazon-ec2 xgboost 2016-06-20

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    Sparkのxgboostで無効な確率

    spark（scala api）でxgboostを使用しています。 val params = List("eta" -> "0.1", "max_depth" -> "2", "silent" -> "1", "objective" -> "binary:logistic").toMap XGBoost.train(trainRDD, params, 10, 10) 次に、
    apache-spark xgboost 2016-06-22

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    CMake経由で外部ライブラリ（例：Eigen）を追加

    私はこの問題を数週間は扱っています。私はおそらく私が気付いていない小さなステップを欠いていることを知っています。だから、どんな洞察も高く評価されるでしょう。 私はいくつかの外部ライブラリを追加しようとしているし、私のC + +プロジェクトで使用しています。しかし、どのように考え出すことができないようです。私は外部のライブラリを追加することについてインターネット上のすべての記事を読んだが、私は何かが
    c++ cmake eigen xgboost 2016-06-23

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    XGBoost予測出力はバイナリではありませんか？

    私は非常に単純な例を実行しようとしていますが、XGBoostはいくつかのデータを取り、バイナリ分類を行います。 import numpy as np import xgboost as xgb data = np.random.rand(7,10) label = np.random.randint(2,size=7) #print data #print label dtrain
    python machine-learning xgboost 2016-06-27

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    xgboostのインクリメンタルトレーニングを実装するにはどうすればよいですか？

    列車のデータサイズのために列車のデータをRAMに格納できないという問題があります。だから私は最初に列車のデータセット全体に1つのツリーを構築し、残差を計算して別のツリーを構築する方法（勾配ブーストツリーのように）が必要です。明らかに私がmodel = xgb.train(param, batch_dtrain, 2)をいくつかのループで呼び出すと、それは役に立ちません。そのような場合は、各バッチの
    python machine-learning xgboost 2016-06-28

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    Xgboost、最大コア数

    実行中XGboost in RはWindows Server 2008 R2です。 私はXeon E7を4個、それぞれ10個のコアを持っています。 （合計80スレッド） nthread = 80でXgboostを実行しますが、Rは40のみを使用します。入力データに応じて、xgboostは何とかスレッド数を減らしますか？ 誰も同じような問題を抱えていますか？ xgboostサイトから
    r xgboost 2016-06-29

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    は数

    は、私は次のような場合を理解しようとしています： 私が作成した入力データX 64を持つに基づいて、新しいxgbost DMatrix xgX = xgb.DMatrix(X, label=Y, missing=np.nan) 機能 私は魔法がここでやっている55個の機能 で新しいDMatrixを得ましたか。どんな助言も素晴らしいでしょう！
    python python-2.7 pandas machine-learning xgboost 2016-06-29

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    xgboostモデルをutf-8として表現

    歴史的な理由から私はxgboostモデルを1台のマシンで鍛えることができ、もう1台は使用し、モデルを転送するにはjsonファイルのみを使用するように拘束されています=>私は絞る必要があります私のxgboost into json。 私が試した： json.dumps({'model': pickle.dumps(bst)}) をしかし、私はエラーを取得する： UnicodeDecodeErro
    python json serialization pickle xgboost 2016-07-05
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