xgboost

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    ld：-lompのライブラリが見つかりません

    macOS Sierraでは、openmpを有効にしたxgboostのインストールは常に失敗します。 https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/build.htmlから 、 私が試した： CPメイク/ config.mk ./config.mk。で-j4 、 export CC=/usr/local/Cellar/llvm/4.0.0_1/bin/clang
    machine-learning llvm xgboost 2017-06-16

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    各端末ノードの抽出パス

    私は以下のようなpythonのネストされた辞書構造を持っています。 これは小さな例ですが、さまざまなレベルの入れ子を持つことができる大きな例があります。各端末の葉」の 1つのレコードノード 文字列、リスト、またはに至るまでの論理パスを表すオブジェクト：このことから は、私はリストを抽出する必要がありますそのノード （例えば 'nodeid_3：X < 0.500007とX < 0.279907'）
    python json nested xgboost 2017-06-18

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    ValueError：マルチクラス形式はサポートされていません、xgboost

    私の最初のマルチクラス分類。私は値XとYを持っています。Yは5つの値[0,1,2,3,4]を持っています。しかし、私はこの "マルチクラス形式はサポートされていません"を取得します。私はxgb_paramsのnum_classが必要だと理解していますが、もし私が 'num_class'を書いていたら：範囲（0,5,1）を取得するよりも、推定値XGBClassifierの引数num_classが無効
    python xgboost 2017-05-19

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    xgboost（python）のマルチクラス分類

    私の最初のマルチクラス分類。私は値XtrnとYtrnを持っています。 Ytrnは5つの値[0,1,2,3,4]を有する。しかし、私がそれを開始したら、 "マルチクラスフォーマットはサポートされていません"。 この値の例： Xtrn Ytrn -1.35173485 1.50224188 2.04951167 0.43759658 0.24381777 2 2.810
    python python-2.7 machine-learning xgboost 2017-05-20

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    XGBoostを使用して入力に基づいて重要度またはパーセンテージを予測する

    私はXGBoostモデルの解釈に取り組んでいます。例えば取る以下、それぞれ2つのデータセットtrainInputとtrainOutput： df.trainInputs input1 input2 input3 0 1 0 0 1 1 1 0 2 0 1 1 .. df.trainOutputs output 0 1 1 0 2 1
    python pandas machine-learning xgboost 2017-05-30

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    silent = Falseの場合でもxgboostは情報を表示しません。

    xgboostを使用してモデルをトレーニングしています。私はそれが訓練プロセスに関するいくつかの情報を印刷したい。しかし、たとえ沈黙=偽であっても、私には何も与えません。 import xgboost as xgb xgbc = xgb.XGBClassifier( gamma=0.1, learning_rate=0.05, max_delta_step=0, max_depth=8,
    python xgboost 2017-06-03

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    xgboost回帰の信頼区間R

    私は現在、4つのカテゴリカル入力変数と1つの数値出力を含むデータセットを扱っています。 Rでxgboostパッケージを使用してモデルを作成しましたが、CIを計算する方法が見つかりません。 予測の信頼区間を計算するにはどうすればよいですか？私はthis answer to a classification problemを見つけましたが、私はそれを正しく理解していません。誰かが私の問題のためにそれを
    r xgboost confidence-interval 2017-06-07

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    ラベルの長さは入力データの行数と同じでなければなりません

    なぜこのエラーが発生するのかわかりません！私のデータtrainingはまばらな行列です。 dim(training) > 14407 161 dim(label.train) > 14407 1 xgb.train <- xgb.DMatrix(data = training, label = label.train) > Error in setinfo.xgb.DMatrix(d
    r xgboost 2017-06-10

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    XGBoost（CV）CVテストとトレーニングエラー

    私は、現在、それを取り巻く非常に厳しい機密保持契約のために私のデータを共有することができないと言って質問します。まもなく私は盲目的なデータをすぐに共有する許可を得ることができます。 私はガイドhereに従っており、nroundsパラメータをチューニングしてステップ1で立ち往生していますが、Rで適切に訓練されたXGBoostを取得するのに苦労しています。私が十字架の検証から得ている結果は、私が彼らが
    r xgboost 2017-06-16
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