我正在使用<code>xgboost</code>来训练带有脚本的二进制分类器
<pre><code>class_weights = list(class_weight.compute_cl
使用随机搜索CV查找CatboostClassfier模型的参数时。我收到类型错误：
这是我的代码段。
我正在寻找问题
如何区分特征真实值0和xgboost中填充的缺失值0？
xgboost是否等于对待他们？
即使您用其他值x填充缺
<strong>情况</strong>
当我绘制<code>xgboost.plot_tree</code>时，仅在图形上得到了一堆空字符/框/块，而不
我用h2o.xgboost（booster ='gblinear'）建立模型；但是，我很难提取最终模型的细节。 h2o.varimp（）和h2o.coef（
我是Sagemaker的新手，正在尝试为Sagemaker中的xgboost算法设置超参数调整工作。我的数据非常不平衡（多数
我尝试以<code>'reg:squaredlogerror'</code>为目标训练XGBoost模型，但它始终输出常数。一个简单的例子：<
<strong>项目</strong>
<ul>
<li> <a href="https://developer.nvidia.com/blog/gradient-boosting-decision-trees-xgboost-cuda/" rel="n
我已经使用xgboost（带有附加参数）创建了情感分析模型，并且已经将CountVectorizer和TFIDVectorizer用于单词
我在Sagemaker中使用了多类XGBoost算法。我知道，超参数<code>scale_pos_weight</code>可用于处理Sagemaker XGBoost算法
我正尝试使用dask解决kaggle欺诈检测分类问题。
但是，当我建立模型时，模型会将所有值预测为1。
我正在尝试使用Scikit-Learn API对应用到多标签问题的XGBoost分类器进行早期停止，但未成功。为了提供示例
我正在通过管道运行xgboost，并且我具有许多分类功能，在管道中我使用了一种热编码，但是最后我仍然
我对RMSE和RMSLE有疑问：
要创建模型，我首先将所有特征和目标数据缩放到0到1之间，然后使用高斯
我正在尝试使用以下命令以JSON格式可视化H2O XGBoost模型：
<code>java -cp h2o-genmodel.jar hex.genmodel.tools.PrintMojo
我正在为模型调整超参数，我的代码如下：
<pre><code>para_tunning = {
'learning_rate': [0.01,0.05,0.1
我使用xgboost软件包在R上创建了xgboost模型，该软件包能够成功进行训练和测试。但是，当我尝试使用模
我有一个数据库，已将其分为训练和测试数据集，在火车集合上拟合了XGBoost模型，并使用测试集合上的
我正在尝试使用XGBoost算法。我有一个数据集，具有4个属性（quat_1，quat_2，quat_3，quat_4），并且目标可以
<strong>目标</strong>
<ul>
<li>我的最终目标是在conda环境中本地运行此<a href="https://www.kaggle.com/vinhnguyen/ac
