xgboost

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    XGBoost情節重要性沒有財產max_num_features

    xgboost的plotting API狀態： xgboost.plot_importance(booster, ax=None, height=0.2, xlim=None, ylim=None, title='Feature importance', xlabel='F score', ylabel='Features', importance_type='weight', max_num_f
    python feature-selection xgboost 2017-02-26

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    如何從xgboost，caret和Quantmod（R）

    中獲得實際的庫存預測我正在學習R和Quantmod，並構建了一個非常簡單的庫存模型預測。我同時擁有xgboost和尖模型，這裏是整個例如： library(quantmod) library(xts) # get market data Nasdaq100_Symbols <- c("AAPL", "ADBE", "ADI", "ADP", "ADSK", "AKAM") getSymbo
    r r-caret quantmod xgboost 2017-02-26

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    在R中使用XGBoost進行迴歸模型

    我試圖使用XGBoost作爲gbm的替代品。 我得到的分數很奇怪，所以我在想也許我在代碼中做錯了什麼。 我的數據包含幾個因子變量，所有其他數字。 響應變量是指示房價的連續變量。 我明白，爲了使用XGBoost，我需要使用一個熱門恩爲那些。我用下面的代碼這樣做： Xtest <- test.data Xtrain <- train.data XSalePrice <- Xtrain$SalePr
    r regression decision-tree xgboost one-hot-encoding 2017-03-01

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    在Python中使用XGBoost預測輸出變量基於多個輸入變量

    我是xgboost的新手，並嘗試執行以下操作。 使用輸入變量 試圖找出哪些輸入變量具有與所述輸出變量更多的相關性（良好的關係）預測輸出變量。 我無法得到正確的結果w.r.t都是1和2.我是這個xgboost的初學者，plz幫助我在這裏。提前致謝。 簡稱：（傑森·布朗利博客，kaggle） CODE： import pandas as pd from sklearn import preproce
    python-2.7 machine-learning xgboost kaggle 2017-03-06

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    在損失函數中調整xgboost中的預測類的權重

    是否可以調整給定目標的加權誤差？我在嘗試做的事情是在預測多類時減少較少類的損失。
    xgboost 2017-03-06

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    出口xgboost樹劇情圖像中的R

    我試圖通過一棵樹的情節理解的XGB模型的樹 - xgb.plot.tree(). 可惜劇情過於擁擠和R會話打開太慢。因此，爲了更好地放大和分析樹，我想將其導出爲高分辨率的圖像。 用下面的代碼我只是得到了一個空白的PNG圖片。 > png("c:\\path\\tree.png", width = 8000, height = 6000) > xgb.plot.tree(features, xgb
    r xgboost 2017-03-08

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    不同的結果scikit學習wapper

    這裏例如，對於姬松茸的樣本數據： import xgboost as xgb from sklearn.datasets import load_svmlight_files X_train, y_train, X_test, y_test = load_svmlight_files(('agaricus.txt.train', 'agaricus.txt.test')) clf = x
    python machine-learning scikit-learn classification xgboost 2017-03-09

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    在mac上有python 2.7的xgboost 0.6 conda安裝包嗎？

    這link stackoverflow提供了xgboost 0.4安裝方法 conda install -c aterrel xgboost=0.4.0。 可以使用，但我想尋找最新的xgboost軟件包（據我所知也許是0.6）。我嘗試了點和釀造方法，但對我來說似乎很複雜。 謝謝你的幫助。
    installation anaconda xgboost 2017-03-15

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    Python的XGBRegressor與R的XGBoost

    我在同一個數據集上使用python的XGBRegressor和R的xgb.train具有相同的參數，我得到了不同的預測。 我知道XGBRegressor使用'gbtree'，我在R中做了適當的比較，但是，我仍然得到不同的結果。 任何人都可以帶領我在正確的方向如何區分2和/或找到R的等價python的XGBRegressor？ 對不起，如果這是一個愚蠢的問題，謝謝。
    python r machine-learning scikit-learn xgboost 2017-03-15

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    在R中繪製模型的火車和評估分數

    如何在R中繪製列車和測試AUC打印在下方的分數（請參閱圖像）？ 我使用下面 train.gdbt <- xgb.train(params=list(objective="binary:logistic", eval_metric="auc", eta=0.5, max_depth=4, subsample=1, colsample_bytree=0.5), data=dtrain, nrounds
    r plot xgboost 2017-03-16
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