xgboost

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    XGBoostはどのように並列計算を行うのですか？

    XGBoostは、以前のモデルの残差をモデル化する追加トレーニングの方法を使用します。 これは順次ですが、どのように並列コンピューティングに移行しますか？
    xgboost 2015-12-08

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    xgboostの品質はどのように計算されますか？

    xgboost RパッケージのQuality列がxgb.model.dt.tree関数でどのように計算されるのか誰かが説明できますか？ ドキュメントでは、Qualityは「この特定のノードの分割に関連する利益です」と記載しています。あなたはこの関数のxgboostのマニュアルの次のコードを実行すると、 、ツリー0のノード0のためのQualityは4000.53で、まだ私は計算し、私はGainが与え
    r xgboost 2015-11-11

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    xgboostによる校正

    私はxgboostで校正を行うことができますか？具体的には、xgboostにはscikit-learnのような既存のキャリブレーション実装が付属していますか？あるいは、xgboostのモデルをscikit-learnのCalibratedClassifierCVに入れるいくつかの方法がありますか？ 私の知る限りではsklearnで、これは一般的な手順です： # Train random fores
    scikit-learn xgboost 2016-02-23

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    xgboostが私の木をプロットしていないのはなぜですか？次のように私はxgboostモデルを実行しています

    ： bst <- xgb.train(data=dtrain, booster="gbtree", objective="reg:linear", max.depth=5, nround=20, watchlist=watchlist,min_child_weight=10) importance_matrix <- xgb.importance(names, model = bst)
    r plot xgboost 2016-03-12

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    Macでxgboostをインストールできません - ar：アーカイブメンバーが指定されていません

    Macにxgboostをインストールしようとしています。私が手に私はちょうどmake（-j4なし）を実行した場合 c++ -std=c++0x -Wall -O3 -msse2 -Wno-unknown-pragmas -funroll-loops -Iinclude -Idmlc-core/include -Irabit/include -fPIC -DDISABLE_OPENMP -o xgb
    c++ macos makefile archive xgboost 2016-03-16

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    xgboostの目的とfevalの違い

    RのxgboostのObjectiveとfevalの違いは何ですか？私はこれが非常に基本的なものだと知っていますが、私はそれらを正確に定義することはできません。また、マルチクラスの分類をしながら、softmaxの目的は何ですか？ xgboostで
    r classification xgboost 2015-12-09

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    XGBoostパッケージの機能スコア（/重要度）はどのように計算されますか？

    コマンドxgb.importanceは、fのスコアによって測定された機能の重要度のグラフを返します。 f得点はどのように計算されますか？ 出力： Graph of feature importance
    python r classification feature-selection xgboost 2015-12-11

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    xgboostバイナリロジスティック回帰

    次の例で要約できるxgboostでロジスティック回帰を実行する際に問題が発生しています。 私は2つの予測因子と一つのターゲット変数を持つ、非常に単純なデータフレームがあるとしましょう：Imが新しいので、私はここに画像を投稿することができ df= pd.DataFrame({'X1' : pd.Series([1,0,0,1]), 'X2' : pd.Series([0,1,1,0]), 'Y' :
    python machine-learning xgboost 2016-02-01

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    XGBClassifier num_classが無効です

    私はマルチクラスの分類にXGBClassifier（xgboost内）を使用しています。分類器を実行すると、私はというエラー受け付けております： xgb.XGBClassifier(params, num_class=100) 私は少しを検索：以下に列挙され、このエラーの原因となった unexpected keyword argument 'num_class' コードを（paramsがX
    python xgboost 2016-02-13

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    xgbのf-スコアを使用

    xgbクラシファイアの評価基準としてscikit-learnのf-スコアを使用しようとしています。ここに私のコードは次のとおりです。 clf = xgb.XGBClassifier(max_depth=8, learning_rate=0.004, n_estimators=100, silent=False, objective='binary:log
    xgboost 2016-02-15
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