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为了评估偏差方差的权衡,我更喜欢绘制预测误差与训练后的估算器的复杂度之间的关系图。 <a href="http
我正在尝试用joblib和pickle加载XBGClassifier模型。 使用joblib <code>loaded_model = joblib.load(&#39;trained_model.sav
这是我的代码。 <pre><code># grab the `h` in `$env:path` (dir env:pat?).Name.GetEnumerator()|select -Last 1 # reflect against
当我在较小的数据帧上运行带有XGBoost的BayesianOptimization时,一切工作都很好,但是当我使用较大的数据
我建立了一个<code>xgboost</code>模型,我也对数据使用了<code>sklearn</code> <code>train_test_split</code>。对于<code>s
我有一个奇怪的问题,我也不知道如何正确地对问题进行分类。 基本上,我在本地计算机上训练了
我正在尝试从使用python XGBoost库创建的.tar.gz文件中的XGBoost保存的模型中获取置信区间。 问题是模
<strong> R版本</strong>:4.0.2 <strong>操作系统</strong>:Linux <strong>包裹名称</strong>:xgboost <
是否可以在<em> XGBoost </em>或sklearn的<em> GradientBoostingRegressor </em>中使用<em> RMSE </em>损失函数,就像在<em> Ca
我正在尝试检查使用SHAP构建的模型的功能重要性。 使用以下命令可以很好地工作,但是我希望有
我正在尝试使用R进行XGBoost,但是我收到了一条警告消息,使我无法做出预测,它为所有预测值给出相同
我不确定<code>xgboost</code>-> <code>predict(..., predleaf=T)</code>的结果是什么。 <a href="https://i.stack.imgur.com/
当我使用Caret包中的“火车”功能创建模型以进行权重的梯度增强时,使用“ varImp”功能表示未检测到
在尝试使用xgb的monotone_constraint参数时,某些试验显示了以下代码段的警告 <pre><code>def objective(trial):
对于使用XGBoost的分类任务,我知道参数“ objective” =“ binary:logistic”意味着使用概率使用目标函数指
我创建了一个Spark Scala项目来测试XGBoost4J-Spark。该项目成功构建,但是在运行脚本时出现此错误: <pre
Python(47756,0x7fff9ad23380)malloc:*** mach_vm_map(size = 10706170476613488640)失败(错误代码= 3) ***错误:无法
我有在线活动数据,对于每个用户,它包含N个(例如N = 410)非常稀疏的时间序列,跨越一些M实例(M可
我正在尝试运行以下代码。这是<a href="https://github.com/krishnaik06" rel="nofollow noreferrer">https://github.com/krishnaik
我试图获得有关xgboost如何处理分类功能的更多详细信息,但并未从其文档中获得太多帮助。我推荐的一