xgboost

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XGBoost4J同期の問題？

MLの予測にXGboost4Jを使用しています。プラットフォーム内でさまざまなコンポーネントがML予測子を呼び出すことができるように、安らかなWebサービスを使用して予測子を開発しました。例えば、製品のタイトルおよび説明から、製品カテゴリツリーを見つけることができる。 私たちが実装した基本的な方法でコードを描いています。 //これは の初期化メソッドで行われます。すべてのモデルに対して、1つのシン

xgboost 2016-05-16

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この場合、どのクラシファイアまたはML SDKを使用する必要がありますか？

トレーニングデータ（トレーニングと検証セットの両方を含む）には約80 millionのサンプルがあり、各サンプルには200の高密度浮動小数点があります。 classeとラベルされた6があり、それらは不均衡です。私が使用する共通使用MLのLIBS（例えば、libsvm、scikit-learn、Spark MLlib、random forest、XGBoost或いは）において ？ハードウェア構成に関

machine-learning scikit-learn random-forest apache-spark-mllib xgboost 2016-05-18

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XGBoost：私のモデルを構築した後 <a href="https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/python_intro.html" rel="nofollow">https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/python_intro.html</a></p> <p>からの指示に従ってプロット重要

は、私は import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('ggplot') xgb.plot_importance(bst) xgb.plot_tree(bst, num_trees=2) xgb.to_graphviz(bst, num_trees=2) （ChromeブラウザはMac OS Xを使用して）Jupyterにしようとしたが、

python matplotlib xgboost 2016-05-20

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Pythonでxgboostのグリッド検索を実行するにはどうすればよいですか？

私はxgboostを使いたいという分類上の問題があります。 私は、次のしている： alg = xgb.XGBClassifier(objective='binary:logistic') そして、私はそれがで損失を記録しテストしてい：私は次のように検索するグリッドを実行しようとしています cross_validation.cross_val_scoree(alg, train_cluster_

python machine-learning scikit-learn xgboost grid-search 2016-05-23

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分類のためにxgboostを使用する際の信頼区間または予測分散の尺度を得る方法はありますか？

xgboostを分類に使用する際の信頼区間または予測分散の尺度を得る方法はありますか？ たとえば、xgboostがイベントの確率が0.9であると予測する場合、その確率に対する信頼はどのように得られますか？ また、この確信はheteroskedasticと思われますか？

machine-learning confidence-interval xgboost 2016-05-24

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xgboost用のPythonでカスタム評価指標を書くには？

Pythonでxgboostで使用するκ評価指標を追加したいと思います。私は、Python関数をxgboostに接続する方法を理解するのに問題があります。 xgboostの文書によると、「Pythonユーザーのために複数の評価指標を追加することができます。マップの代わりにパラメータのリストとしてmetricsを渡すようにしてください。後者の 'eval_metric'は前の" これはRのためにxg

machine-learning xgboost objective-function 2016-05-25

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XGBoost予測を対応するデータ行にマップするにはどうすればよいですか？

XGBoostは、テストデータセットの予測のリストを生成します。私の質問は、どのように実際のテストファイルの行に生成された予測をマップすることができますか？ n番目の予測がn番目のデータ行に対応すると仮定するのは厳密に安全ですか？ XGBoostは、その操作にマルチスレッドを活用します。したがって、そのような設定では、予測結果がテストデータ行に厳密にマッピングされることが信頼できるのですか？理想的

python machine-learning xgboost 2016-05-26

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xgboostインストールエラー

私はアナコンダでxgboostをインポートするときに成功xgboostインストールした後、私はこのエラー Python 3.5.1 |Anaconda 4.0.0 (64-bit)| (default, Feb 16 2016, 09:49:46) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" o

python-3.x anaconda xgboost 2016-05-26

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Pythonでカテゴリデータのカスタム目的関数をxgboostに与えることは可能ですか？

私はカテゴリーデータと、私が最適化しようとしている目的関数を持っています。 xgboostのドキュメントでは、独自の目的関数を与えることができると言われていますが、グラデーションとヘッセ行列を返す必要があります。私はカテゴリーデータがあるときヘッセンまたは勾配が何を意味するのかよくわかりません。目的関数は次のようになります sum_{all classes i} ((number of corre

python machine-learning xgboost 2016-06-11

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xgboostをwin10-64bitのcygwinにインストールするとlibxgboost.soがコンパイルされない

cygwinでPythonを使用しているので、xgboostをインストールする必要があります。 私はWindowsでxgboostを使用します。最初にmingwを使用してlibxgboost.dllとし、python setup.py installを使用して正常にインストールします。 cygwinでは、私が必要としているのはです。libxgboost.soです。だから私はsteps of xgb

python windows cygwin fopen xgboost 2016-06-13

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