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我的XGBoost模型经常在对相同样本的预测中出错。我想让模型知道它的错误，并纠正模型的预测行为。我该怎么做呢？我试图通过降低logistic回归阈值(通过增加模型敏感性)来解决这个问题，但这会导致假阳性预测的急剧增加。我还试着调优模型的参数(按树合并样本、子样本、min_child_weight、max_depth)，但没有帮助。在文本识别软件中，我遇到了一些功能，它允许程序说“你预测了一个字母不正确”，并由此学习模型</e
浏览 23提问于2019-10-23得票数 0
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我一直在阅读xgboost中的特性重要性的计算方法，与在随机森林中的计算方法相同。然而，学习速率降低了下游树木的影响。为了得出特征重要性的目的，是否考虑了学习率？
浏览 0提问于2023-01-17得票数 0
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我试图预测一些销售数据的每月价值，我一直在尝试一些经典的模型，以及ML模型，如XGBOOST。我的特征集数据看起来像这样，长度为110个月，我正试图预测未来12个月，说到XGBOOST，我花了很多时间在Gridsearch的超参数优化以及optuna等最先进的软件包上。) # 5 fold cross validation结果是，📷
我不知道如何为数据的上升趋势建模
浏览 0提问于2022-06-02得票数 0
我使用XGBoost作为一个机器学习模型，它可以从表格数据中学习。让我来描述一个假设的例子，以便更清楚。假设我有两个特征-性别和头发的长度。我如何告诉机器学习模型这一宝贵的信息，以使
浏览 0提问于2019-10-02得票数 0
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在R的插入包中，有一个方法'xgblinear‘。这种方法背后的工作算法是什么？
浏览 0提问于2017-05-30得票数 1
在TensorFlow中，我们使用一个名为ReduceLROnPlateau的回调，当我们的模型停止学习时，它会稍微降低我们的学习速度。有人知道如何在XGBoost中这样做吗？当XGBoost模型停止学习时，我想知道是否有减少学习的方法。
浏览 1提问于2021-08-26得票数 4
伙计们，我刚开始学英语，不是以英语为母语，所以我希望你们不要因为我犯了一些愚蠢的错误而生气。我只是在探讨xgboost (将boost模型设置为gbtree模型)是如何在每次迭代中生成基本学习者的，例如，培训数据中有10个特性，并且num_boost_round设置为100，这意味着该模型将在每次迭代中生成一个最佳的基础学习者，那么xgboost如何使用这10个特征生成这100个基本学习者呢？
浏览 2提问于2017-09-09得票数 0
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traintask <- makeRegrTask(data = iris_num, target = 'Species')
lrn = makeLearner('regr.xgboosttask = traintask,resampling = rdesc,measures = rmse, par.set = params, control = ctrl, show.info = T)
如何确保
浏览 8提问于2017-03-24得票数 1
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XGBoost库通过xgboost.cv()拥有自己的交叉验证的实现。看起来，它需要将数据存储为DMatrix。不用使用xgboost.cv()，我可以使用XGBoost的雪橇与GridSearchCV()、RandomizedGridCV或cross_validate()一起使用sklearn执行交叉验证。我有两个问题：
直接使用XGBoost执行交叉验证和使用sklearn进行交叉验证有什么重要的区别吗？xgboost.cv()是否以某种方式优化，而sklearn交叉验证函数却没有？
浏览 0提问于2022-12-28得票数 0
我在XGBoost中查看XGBoost，但我不理解1)使用xgboost.fit()与xgboost.train()之间是否有任何区别，以及2)使用其中一种与另一种相比是否有任何优缺点？
浏览 3提问于2022-07-30得票数 1
我正在尝试分批训练模型以提高内存利用率。
xgb_native_bulk_<N>是在N大小的子样本上训练的模型。xgb_native_batch_
浏览 0提问于2018-01-21得票数 3
似乎有几种方法可以将PMML模型从scikit中导出，比如sklearn2pmml，但是向相反方向输出的信息却少了很多。我的例子是以前在R中构建的XGboost模型，并使用r2pmml保存到PMML，我想在Python中使用该模型。Scikit通常使用泡菜来保存/加载模型，但是是否也可以将模型导入到scikit中-使用PMML学习？
浏览 6提问于2016-10-14得票数 7
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在r mlr包中有一个函数，它列出了它对给定的学习者支持的所有方法，我曾经使用过一次，但再也找不到了。我确实记得xgboost的xgb.create.feature确实在包含的列表中，但是我找不到任何关于如何在mlr中使用它的文档。有人知道怎么做吗？(如果任何人能记住已实现的学习器方法的mlr搜索函数的名称，也将非常感谢。)
浏览 1提问于2017-09-14得票数 1
我读过并听说过强大的XGBoost，它是当今人们用来解决Kaggle挑战的最著名的模型之一。这使我对开发自己对模型的直觉感兴趣，所以我决定在我的数据集上尝试使用XGBoost，但不幸的是，当我试图在mac上安装XGBoost时，遇到了许多与依赖相关的问题:(
然而，我做了更多的研究，并从微软那里找到了另一个名为LightGBM的相关库，他们声称它在XGBoost上取得了更好的效果(至少相当于)。我预计，与同一数据集中的其他模型相比，该模型的性能应该优于
浏览 0提问于2017-07-14得票数 1
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Python培训和星火部署
、、、、
是否有可能在python中训练XGboost模型，并使用保存的模型在火花环境中进行预测？也就是说，我想要能够训练的XGboost模型使用学习，保存模型。在火花中加载保存的模型，并在火花中进行预测。当我训练和预测XGBoost的不同绑定时，我会看到以下问题。在训练过程中，我将在python中使用，而在预测mllib中将使用XGBoost时，必须从XGBoost python加载保存的模型</e
浏览 2提问于2019-10-21得票数 1
xgboost.sklearn诉xgboost.XGBClassifier分类器：xgb2 = xgboost.X
浏览 0提问于2021-12-09得票数 1
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我使用的是XGBoost，当我将验证集的绝对误差从0.05改为0.03时，我认为较小的学习速度只会使它运行得更慢，而且如果有任何提高的话，它只会提高模型的准确性，因为它所做的只是使步骤变小，所以如果有什么变化的话所以也许我不像我想的那样了解学习速度。PS。除了尝试和错误之外，是否有一个很好的方法来计算学习速度和其他参数，比如n_estimators (在本例中是XGBoost)等等？
浏览 0提问于2019-07-24得票数 2
我使用客户ID作为输入变量，因为我希望xgboost了解不同类别之间的个人支出。有没有办法调整，这样重点就是根据每个人的购买了解更多？或者是解决这个问题的更好的方法？
浏览 33提问于2016-08-01得票数 5
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我有一个使用python和tensorflow构建的模型。该模型经过训练，运行良好。我不知道该如何部署它？我的意思是，我如何调用此模型才能获得实际数据的分数？
浏览 1提问于2017-10-21得票数 0
我试着用Python语言训练XGBoost机器学习模型，我想知道如何在这个模型中使用参数"lambda“，因为您知道"lambda”是Python的一个关键词。XGB_4 = xgb.sklearn.XGBClassifier(n_estimators = 500, ^
SyntaxError: invalid
浏览 21提问于2021-07-09得票数 0
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