xgboost

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    xgboost4jをビルドしようとすると、コマンドmvn clean install -DskipTests=trueを使用するとエラーが発生します。誰もこのエラー例外を前に見たことができますか? 私のOSはOS X JDKのバージョンでは、JDK 1.8 Pythonのバージョンである2.7 xgboostコードはgitのクローン--recursive https://github.com/dm

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    ドキュメントによると、xgboostにはn_jobsパラメータがあります。 random_stateのようないくつかの他のパラメータについて TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'n_jobs' 同じ問題:私はn_jobsを設定しようとしたときしかし、私はこのエラーを取得します。私はこれがアップデートの問題かもしれな

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    私は4つのnumpy配列(特徴)を持っています。 numpy配列の次元は次のとおりです。 a1=(360,100) a2=(360,100) a3=(360,100) a4=(360,13) 私は360(4つのクラスとそれぞれが90です)オーディオファイルを持っています。そして、これらのwavファイルから4つの異なる機能(a1、..a4)を取得しました。私はこれらの機能(a1、.. a4

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    xgboostをC_APIで使用していますが、コード内でメモリリークの原因を見つけようとしています。 は、私は次のコードを持っている:xgboostで //関数定義/ c_api.cc XGB_DLL int XGBoosterPredict(BoosterHandle handle, DMatrixHandle dmat, int option_mask, unsigned ntree_l

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    Rでxgboostを使用するたびに、私が働いていたディレクトリにxgboost.modelというファイルがあります。このファイルを削除しても、次のxgboostの実行に問題はありません。私はこのファイルが気に入らず、決してそれが現れないことを望む。 xgboostにこれを作成させないように変更できる設定はありますか?

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    xgboost4jパッケージでjavaでDMatrixを作成する場合、最初は "filepath"を使って行列を作成することに成功します。 ​​ しかし、私はモデルを訓練しよう: Booster booster = XGBoost.train(trainMat, params, round, watches, null, null); 私は次のエラーを取得する: ...regression_o

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    私は、sparse.model.matrixによって生成された行列上でxgboostライブラリをRで使用して単純なモデルを訓練した後、2つの検証データセットsparse.model.matrixからMatrixであり、第2のものはmodel.matrixからstatsである。私の大きな驚きの結果にはかなりの違いがあります。スパース行列と密行列は同じ次元を持ち、すべてのデータは数値であり、欠損値はあ

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    r mlrパッケージには、与えられた学習者がサポートしているすべてのメソッドがリストされています。私は、xgboostのxgb.create.featureが含まれているリストにあることを思い出していますが、mlrの中からどのように使用するかについてのドキュメントは見つかりません。誰もこれを行う方法を知っていますか? (そして誰かが、学習者メソッドを実装するためのmlr検索関数の名前を覚えていれば

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    私は現在XGBoost/lightGBMの間でアイテムのランク付け能力をテストしています。私はここに提示されたベンチマークを再現しています:https://github.com/guolinke/boosting_tree_benchmarks。 私は彼らの仕事で言及されたベンチマークを首尾よく再現することができました。自分のバージョンのndcgメトリックを正しく実装していることを確認し、ランキン