我的目标是为 pyspark 安装 xgboost。
尝试让 mvn 通过 jvm-packages pom 安装 xgboost 包（包括 xgboost4j-spark）
我有一个使用 xgboost4j 和 xgboost4j-spark 的小型 PySpark 程序，以便以 spark 数据帧形式训练给定的数据集。</p
来自 <a href="https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/jvm/java_intro.html" rel="nofollow noreferrer">https://xgboost.readthedocs.io/en
我有一个类似于的堆叠工作流程
<pre><code>import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from skl
我有一个位于 AWS s3 存储桶中的 XGBoost 模型，我想加载它。目前，我正在尝试使用 <code>s3fs</code> 加载数
当我使用 H2O AutoML 运行实验时，出现错误：“<strong>在抛出一个 'thrust::system::system_error' what() 实例后调用
我正在尝试训练 XGBoost 算法，但收到以下警告：
<pre><code>This may not be accurate due to some parameters are only u
我测试了来自 xgboost <a href="https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/callbacks.html" rel="nofollow noreferrer">documentati
我正在运行一个 XGBoost 二元分类模型，其中训练 375 个观察值和 125 个测试观察值和 19 个特征。以下是我
我在 Amazon EC2 M5.Large 实例上的 ML WorkBench AMI 上使用 XGBoost 1.3.1。
这是我的参数和助推器：
<pre><co
我正在尝试绘制 XGBoost 的第一个决策树，但出现以下错误
<pre><code>AttributeError: 'XGBClassifier' object
我们有一个包含 xgboost 模型的 <code>.model</code> 文件。这是我们加载模型的代码片段：
<pre><code>> xg_mo
我只知道线性回归，其他什么都不知道。任何速记解释或技巧都可以。
我在 R 中为 xgbtree 使用插入符号：
<pre><code>fitControl_2 <- trainControl(## 3-fold CV
method = "repeatedcv"
我正在训练 XGBoost 模型，但无法解释模型行为。
<ul>
<li>early_stopping_rounds =10</li>
<li>num_boost_round=100</li>
我正在尝试在使用 Xgboost 库构建的 r 中为回归 Xgboost 模型绘制 pdp、ale 和 ICE 图。
我已经使用 pdp 库尝试
我正在尝试使用 XGBoost.XGBRanker 来构建排名模型。
（数据集为 <a href="https://storage.googleapis.com/personali
使用内置于 xgboost 模型的 Sagemaker，我能够将模型拟合到训练和验证数据上，并成功将其部署为端点。
我正在尝试使用以下代码调整 XGBoost 参数以获得最佳模型。手术时间很长。没有办法缩短这个时间吗？</
我目前正在研究如何解释机器学习模型，我发现 PDPBox 包中的函数“pdp_plot”对于显示预测结果如何受到
