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沙龙
1
回答
如
何在
XGBRegressor
中
声明
参数
网格
、
、
、
如何实现param_grid并获得xgb的最佳超
参数
?regressor = xgb.
XGBRegressor
() 'max_depth' :[3,4,5]reg_lambda':[0, 1.0, 10.0],} optimal_params = GridSearchCV(estimator = xgb.
XGBRegressor
浏览 46
提问于2021-08-04
得票数 0
1
回答
如何使用GridSearch搜索管道
中
模型的
参数
?
、
、
、
我需要使用
网格
搜索来搜索model在my_pipeline
中
的
参数
,我该怎么做呢?我不想搜索管道的
参数
,而是想搜索管道
中
模型的
参数
XGB_model =
XGBRegressor
country', 'store', 'prod
浏览 14
提问于2022-09-09
得票数 1
回答已采纳
1
回答
估计器RegressorChain(base_estimator=
XGBRegressor
)的
参数
learning_rate无效
、
、
、
、
我正尝试将RandomizedSearchCV应用于RegressorChain XGBoost模型,但遇到错误:
参数
learning_rate对于estimator无效(base_estimator=
XGBRegressor
。如果我注释了grid dict
中
的所有值,它就能正常工作,否则它不接受任何
参数
。 相同的模型(
XGBRegressor
和RegressorChain)单独工作也很好。RandomizedSearchCV不接受
网格
字典
中
的
参数
#
浏览 180
提问于2021-08-20
得票数 0
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3
回答
使用XGBoost.train指定线程数
、
、
不幸的是,此函数不接受
参数
nthread或n_jobs。如何控制正在使用的线程数?//编辑 看来我找到了解决办法。与该方法不同的是,我们如何向XGBClassifier of
XGBRegressor
提供n线程(或
XGBRegressor
)
参数
,通过将该
参数
直接作为xgb.
XGBRegressor
(nthread=n)添加到括号
中
,然后
如
xgboost文档 (第46页)所示,我向
参数
(字典)添加了一个额外
浏览 0
提问于2019-09-04
得票数 0
1
回答
使用GridSearchCV和RandomizedSearchCV时出错
、
、
、
、
当试图使用或来拟合我的培训数据时,我总是会收到以下错误: from xgboost.sklearn import
XGBRegressor
浏览 3
提问于2018-01-09
得票数 0
1
回答
对二叉树xgboost回归器预测值的混淆
、
、
我对xgboost预测的分数
中
似乎存在的差异感到困惑。我在一个包含三个样本的训练集上训练一个模型: [1 2],y = [5, 5, 8]reg =
XGBRegressor
浏览 0
提问于2019-03-15
得票数 0
2
回答
XGboost与SKlearn RandomseachCV一起使用时会产生目标函数误差。
、
、
、
我试图运行一个随机搜索使用sklearn随机搜索CV函数为XGBoost选择一个回归任务的超
参数
。0.7], 'objective': 'reg:squarederror' model =
XGBRegressor
浏览 6
提问于2020-12-12
得票数 1
回答已采纳
1
回答
scikit的子类XGBoostRegressor --学习估计器接收"TypeError: super()不带关键字
参数
“。
、
、
、
我试图对
XGBRegressor
进行子类化,以创建一个自定义的与GridSearchCV嵌入的scikit学习兼容的估值器。我一直收到TypeError消息说"super()不带关键字
参数
“。from xgboost.sklearn import
XGBRegressor
from sklearn.datasetsrandom_state=42) parameters = {'n_estimators': [10,
浏览 20
提问于2021-12-22
得票数 1
回答已采纳
4
回答
在管道中学习传递fit()
参数
到xgboost
、
、
、
、
与类似,我希望只向管道的一部分传递
参数
。
浏览 13
提问于2016-10-30
得票数 14
回答已采纳
2
回答
GridSearchCV
中
的xgboost轮数
、
、
、
当我使用GridSearchCV和xgboost执行
网格
搜索时 kfold = StratifiedKFold(n_splits=3, shuffle=False, random_state=random_state
浏览 0
提问于2017-01-16
得票数 2
1
回答
在
网格
视图中使用标识符
、
、
、
我有一个具有插入、更新和删除功能的
网格
视图。在update语句中,我不确定如何将标识符PersonID =设置为正在更新的
网格
视图中当前选定的标识符。是否有一种人们用来实现这一功能的通用方法?
浏览 3
提问于2014-08-01
得票数 0
回答已采纳
1
回答
使用GridSearchCV控制预测>0
、
、
、
我使用GridSearchCV来估计我的回归器的
参数
。并且我想继续使用它)import xgboost as xgb Y总是正的,但是发生的情况是,5折
网格
搜索
中
的一些预测
浏览 0
提问于2018-11-15
得票数 1
4
回答
python
中
的Poisson回归选项
我想预测计数数据。根据我的理解,标准分类和回归都不太适合这一点。泊松或二项式回归算法似乎能做到这一点。 我习惯于做我的大多数ML任务,在滑雪。但在这个问题上,我找不到一个实现。在python宇宙中有什么合适的选择吗?
浏览 0
提问于2017-09-19
得票数 6
1
回答
在ExtJs4
中
按lastParam查询的Store.reload() ->How
、
我有一个
网格
。: typeId : 1,}何时执行某些操作,
如
timerenovate:但是这个
参数
丢失了。在ExtJs3
中
配置LastParam。如
何在
Extjs4
中
做。 谢谢。
浏览 1
提问于2012-09-17
得票数 0
2
回答
将子行显示为列
、
、
因此,第三个表
中
的每个记录都包含一个具有PlayerID、CoachID和评级的字段。 如果我有10名球员和3名教练,那么表3应该有30项记录。为了填充这些表,我希望显示教练的名字(从教练表中提取),并将它们显示为DataGridView
中
的列,该列为每个球员都有一个行,以便当您在教练列下的球员行
中
输入一个值时,值get存储在表3
中
,并带有适当的我知道我在今年的Microsoft
中
做了一些类似的事情,但我不知道如
何在
我的Dataset
中
构建查询,以便将它绑定到DataG
浏览 0
提问于2012-09-07
得票数 0
2
回答
用于在线
声明
的ALV
网格
、
如
何在
ALV
网格
中
显示内联
声明
的数据类型?SELECT *FROM table. 如
何在
ALV
网格
中
显示lt_result?
浏览 0
提问于2018-01-18
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何为动态生成的DataGrid对象创建可视化树?
、
、
、
如果我在后台代码
中
创建了一个DataGrid,并向其添加了一些任意列,则无法获得要为该DataGrid创建的可视化树。如果我在设计时使用XAML构建树,那么构建树是没有问题的,但是我不确定如
何在
动态情况下这样做。
浏览 0
提问于2013-07-12
得票数 0
回答已采纳
1
回答
WebAPI ApiExplorer帮助页旁附加信息
、
、
、
、
我使用的是MVC4 WebAPI,有一些问题; 默认情况下,这个
声明
是“在请求体
中
定义此
参数
”? 如
何在
参数
页示例上定义示例数据??例如,假设一个字符串值应该是“来”或“去”,我如何才能得到帮助页面上的
声明
,而不是获取它们的默认值" string“值呢?在哪里放置一些约束,
如
头值、预期值、或者将产生的可能的,以便将其显示在帮助页上?
浏览 4
提问于2013-10-18
得票数 3
2
回答
如
何在
pymeshlab
中
获取包围盒信息?
、
我正在尝试使用vertex_attribute_transfer筛选器,但更愿意使用世界单位而不是百分比作为上边界
参数
。我认为我可以根据我想要的世界单位除以边界框x100的对角长度来计算
参数
的正确百分比,但我不知道如
何在
MeshSet
中
获取
网格
的边界框信息。我看到compute_geometric_measures工具应该提供基于文档的边界框信息,但结果是一个包含与
网格
相关的其他信息的字典(
如
平均边长度、面积等--这仍然是有用的信息)。我还看到有一个完整的边界框类,但我
浏览 23
提问于2021-01-18
得票数 1
2
回答
xgboost C api不会产生与Python相同的结果
、
、
、
xgboost是0.90,我已经在这里附加了所有文件(包括numpy数据文件): Python程序 (它在构建模型时打印几个字符串,然后打印单个数字输出
浏览 0
提问于2019-10-12
得票数 4
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