xgboost

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是否有使用xgboost解決迴歸問題的常見筆記/技巧？例子或材料？Thx。

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我想弄清楚如何從xgboost模型樹生成概率，以便它們與我從predict函數中獲得的匹配。首先，我建立模型 library(xgboost) #install.packages("ModelMetrics") library(ModelMetrics) set.seed(100) # - Extreme gbm y = as.integer(testDF$y) x = tes

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如何更改xgboost.plot_importance中圖的大小？

xgboost.plot_importance(model, importance_type='gain') 我無法更改此圖的大小。我想將這個數字保存爲適當的大小，以便我可以在pdf中使用它。我想類似像figize

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使用YARN運行分佈式xgboost的問題

我在教程中關於YARN上xgboost分佈式模式的一些問題。我按照他們的指示，但有一些問題，我無法解決。我正在運行2個EC2實例與Hadoop 2.6.0（似乎正確配置）。當我運行他們用下面的命令演示： cd xgboost/demo/distributed-training # Use dmlc-submit to submit the job. ../../dmlc-core/tra

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如何通過'信息獲取'獲得xgboost中的特性重要性？

我們可以通過「重量」獲得功能重要性： model.feature_importances_ 但這不是我想要的。我希望通過信息獲取的重要性。，我們可以通過「增益」的情節得到功能重要性： xgboost.plot_importance(model, importance_type='gain') 不過，我不知道如何從上述情節獲得功能重要性的數據。或者如果有像model.feature_im

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XGBoost以及稀疏矩陣

我試圖用xgboost運行 - 使用蟒蛇 - 一種分類問題，在這裏我有一個numpy的矩陣X（行=觀察&列=功能）中的數據，並在標籤numpy array y。因爲我的數據很稀疏，所以我想使用稀疏版本的X來運行它，但是似乎我錯過了某些內容，因爲發生了錯誤。這裏是我做的： # Library import import numpy as np import xgboost as xgb

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在Mac上安裝XGBoost錯誤

您好，我在成功運行anaconda版本python 2.7時安裝了xgboost。然而，當我下載蟒蛇Python版本3，並嘗試安裝XGBoost我不斷收到錯誤消息：，當我在終端使用此代碼： pip install xgboost 我得到： Command "python setup.py egg_info" failed with error code 1 in /private/var/f

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Xgboost Num_class in R

一個非常快速的問題令我困惑。我對r和預測建模很陌生，目前我正在使用xgboost作爲二進制分類模型。我有點困惑num_class參數，當我設置它1我有一個正常的輸出，它工作正常。但是，如果設置爲2，則會在預測中將數據行加倍，但奇怪的是準確度會提高。對於二進制分類，參數應該是1或2，如果是2，爲什麼我得到兩倍的行？

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操作系統錯誤雖然在Mac上

蟒蛇Jupyter筆記本3.5安裝XGBoost 我通過這個命令安裝XGBoost： pip install xgboost 它成功地當我將其導入installed.However我收到此錯誤信息： OSError: dlopen(/Users/Deepak/anaconda/lib/python3.5/site-packages/xgboost/./lib/libxgboost.so, 6)

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在下面的xgboost模型樹圖中，'leaf'的值是什麼意思？

我猜測它是條件概率給定的上述（樹分支）條件存在。但是，我不清楚它。如果您想了解更多有關數據使用，或我們如何得到這個圖，然後去：http://machinelearningmastery.com/visualize-gradient-boosting-decision-trees-xgboost-python/