xgboost

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xgboostで個別の意思決定木の重み付けにアクセスするには？

私が学んだ決定木の加重和を計算することにより、勾配後押し作品を理解として、私は param = {'objective':'rank:pairwise', 'booster':'gbtree'} でランク付けするxgboostを使用しています。学習した各ブースターに割り当てられているウェイトにはどのようにアクセスできますか？私は予測ステップをスピードアップするためにトレーニングの後にウエイトを

python decision-tree xgboost boosting 2015-10-05

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Rの回帰にXGBoostアルゴリズムを使用するには？

私は予測のためにXGBoost技術を試していました。従属変数が連続的なので、私はXGBoostを使用して回帰を行っていましたが、さまざまなポータルで参照可能な参照のほとんどは分類用です。私は objective = "reg:linear" を使用して知っているけど、私たちは回帰を行うことができますが、それでも私は他のパラメータのためのいくつかの明快さを必要とします。誰かが私にそれのRスニペッ

r machine-learning gbm xgboost boosting 2015-10-19

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xgboost MLモデルのget_fscore（）は何をしますか？

数字はどのように計算されますか？ドキュメントでは、この機能は "各機能の機能の重要性を得る"と述べていますが、結果の解釈方法についての説明はありません。

python feature-selection xgboost 2015-11-11

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