<h2>问题描述</h2>
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我有一个具有4个类的不平衡数据集，我正在尝试使用XGBoost对其进行分类。目前，
我正在尝试使用<code>pmml</code>将XGboost模型导出为<code>library(pmml)</code>格式。
这是我使用的简单代码，并
尝试使用所有类别变量进行多元线性回归。数据结构如下。
<pre><code>X.shape
(4209, 359)
X.head()
X0 X1 X2 X3
我正在寻找一种将xgboost警告生成的c / cpp源代码静默到R控制台的方法。我正在考虑通过在全局级别上使
我用GridSearchCV调整了模型，并用joblib保存了它。
稍后，我会加载此模型，但是当我应用score参数时
当我使用<code>score()</code>时，我的训练损失（损失，用于验证和培训）不匹配分数。它是一个二进制分类
我正在尝试比较xgboost和光梯度增强功能的重要性，但是两者都有不同的评估标准。因此，我尝试更改功能
我一直在关注这个在Medium（对本文底部使用的代码）上非常有用的XGBoost教程：<a href="https://medium.com/analyt
我有一个数据集，每个实例的权重都不同。就我而言，权重相差最大数量级。
我想训练一个将考虑这些
我正在使用xgboost训练一些数据，然后我想在测试集中对其评分。
我的数据是分类变量和数字变量的组合
是否可以将预训练的决策树或随机森林模型与 XGBoost 算法一起使用？
如果是，那么我们使用 XGBoost
我有一个时间序列数据集。我想在时间序列中每天训练一个 XGB 模型。我想使用 for 循环，但我不确定如
我正在尝试使用 CNN 进行特征提取，使用 XGboost 对图像数据进行分类。我研究发现可以通过在卷积层之后
我正在使用这段代码训练一个 XGBoost 模型（为了清楚起见，我省略了一堆支持函数）。代码由 AWS SageMaker
我正在运行以下代码片段
<pre><code>h2o_xgb <- h2o.xgboost(x = features,
y = response,
我想澄清一下：<code>vaex.ml.sklearn</code> 是否允许执行核外机器学习？
我尝试使用文档中的示例，并看到
有没有办法根据 XGBoostmodel.get_score 输出的重要性自动从数据集中删除特征？
输出是作为字典给出的
我是数据科学领域的新手，遇到了一个问题。
这是我的训练和测试成绩
<pre><code>Train Score : 99.9931924562
我在带有 <code>Xgboost</code> 的数据集上使用 <code>H2o</code> 构建了一个 <code>~4MM rows and ~7k columns</code> 模型。
我想测量 XGBoost 消耗了多少内存。为此，我使用 <code>memory_profiler</code> 并将 boosting 包装到函数中，然后
