以下是为您整理出来关于xgboost合集内容,如果觉得还不错,请帮忙转发推荐。
XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)全名叫极端梯度提升,XGBoost是集成学习方法的王牌,在Kaggle数据挖掘比赛
本文详细的介绍了XGBoost的切分点算法,内容参考陈天奇博士《XGBoost :A scalable Tree Boosting System》
我正在尝试将我的xgboost模型对象(0.60版本)适合OOT数据,但始终会出错。我正在使用以下代码行: <
在使用XGBoost Spark 4J训练随机森林时如何传递num_parallel_tree参数? 参考<a href="https://xgboost.readthedocs.io
我想在我的<code>XGBoost</code>项目中包含<code>C++</code>库。这是我遵循的步骤: <ol> <li>使用git从<code>GitHub
我正在尝试在我们的HPC集群上运行分布式超参数优化。这段代码在sklearn上运行正常(缓慢),但是使用
我有一个分类问题,我想查看客户端是默认用户还是非默认用户。对我而言,重要的是违约的可能性以
我是xgboost的新手,他试图弄清楚该算法是否有可能将分片数据训练到多个计算节点中(即,数据在不同
我正在处理数据集,必须做出两个预测,即y的2列,每列也是多类的。 因此,我将XGBoost与MultiOutput Classfi
我正在将xgb api用于python,并尝试执行xgb.cv时出现以下错误, <pre><code>param = {&#39;max_depth&#39;: 6, &#39;eta&
我在为xgboost库创建lambda层时遇到麻烦。我正在跑步: 我从这里(<a href="https://github.com/alexeybutyrev/aw
我正在通过网格搜索执行超参数调整,但我意识到我正在过度拟合...我尝试了很多方法来减小它,更改<c
我已为模型中的所有功能绘制了XGBoost功能重要性,如下图所示。但是您可以看到图中的F得分值未标准化
我正在重构一些XGBoost功能,以最大程度地减少数据科学项目中的重复代码。在任何模型构建的开始阶段
我想阅读Xgboost源代码并在Mac上运行<a href="https://github.com/dmlc/dmlc-core/tree/5df8305fe699d3b503d10c60a231ab0223142407/ex
我正在努力建立一个使用NASA数据集预测小行星危害性的模型。 数据集本身没有任何空值。在消除了不相
我正在尝试让 XGBoost 与 Java 一起工作 - 在 Java 中进行训练,并在 Java 中进行预测。我不想在训练部分使
我能够使用gcloud生成XGBoost模型的本地预测,但无法生成在线预测。在线预测没有错误消息,只有空响应<
我已经用<code>xgboost</code>训练了<code>GPU(&#39;gpu_tree&#39;)</code>模型。然后使用<code>pickle</code>保存我的模型
我正在使用R(在Rstudio中)估计新Windows 10计算机上的梯度提升分类器。我注意到在更改<code>nthreads</code>