这是我保存xgboost模型时的环境和xgboost参数。
<strong>环境</strong>
<ul>
<li>xgboost 0.90 版</li>
</ul>
<s
我有一个函数可以计算传递的每个参数值的模型精度，具体取决于我希望操作是<strong>集成</strong>还是只
我需要澄清一下我的外汇机器学习策略，因为我有点困惑。
我训练/测试一个 XGBoost 分类模型并将
谁能解释一下这是什么意思？我用树模型运行 xgboost，我花了四个小时来完成所有参数的调整。当我尝试
XGBOOST 中的完整错误是
<pre><code>ValueError: DataFrame.dtypes for data must be int, float, bool or categorical. When
我一直在使用 google COlab，但最终超出了他们提供的 GPU。
我看过 AWS 和 Google Cloud，但为了让笔记本
所以据我所知，multi:softmax 和 multi:softprob 在返回的内容上有所不同，即 softmax 给你最好的标签，而 softpro
我正在尝试使用校准分类器运行 XGboost，以下是我遇到错误的代码片段：
<pre><code>from sklearn.calibration i
我在加载 xgboost 模型时遇到问题。
当我使用 <code>model.save_model("xgbt.bin")</code> 保存我的 xgboost 模型
除了将 <code>seed=</code> 参数传递给 <code>numpy.random.seed</code> 之外，<a href="https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/py
脚本有两个损失，平方损失 <code>L_a = (y-F(x))^2</code> 和相同的损失，但具有 <code>0.5</code> 因子：<code>L_b =
我每天都在 15 万条记录上训练 XGBoost 二进制分类器。
每天，大约有 500 条记录添加到训练集。
测试集（
我是 XGBoost 的新手，我想使用 train() 函数，但是当我尝试使用时，出现以下错误
<pre><code>146 else:
147
我们正在开展一个项目，我们必须构建可以处理任何列子集的模型。我们选择了 XGBoost 分类器，我们的
我想在 XGBRegressor 中自定义损失函数到分位数损失（弹球损失）
我用这个代码
<pre><code>def xgb_quan
我想在 <code>GridSearch</code> 的搜索条件中添加一个选项，如果某些指标在下一次迭代中没有改善某些容差
我正在运行以下代码
<pre><code>import xgboost as xgb
from sklearn.datasets import fetch_covtype
from sklearn.model_selection
我使用 XGBoost 分类器进行多标签分类。我有 7 个标签，每个标签都是二元性质的。在运行脚本时，在 .fit
我使用 GridSearchCV 在我的 XGB 模型中找到最佳参数，这是我的代码
<pre><code># Xgboost
grid_xgb = {
'boos
请你能帮我解决混淆矩阵吗？
我已经实现了 XGBoostClassifier。当我查看混淆矩阵以查看测试数据的性能时
