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沙龙
2
回答
尝试
拟合
模型
XgBoost
时
元组
索引
超出范围
python
、
pandas
、
xgboost
我正在
尝试
在单词向量上训练
模型
xgboost
。3 y_predict = model.predict(X_test["comment_preproc"]) /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/
xgboost
浏览 24
提问于2020-01-24
得票数 0
2
回答
IndexError:
元组
索引
超出范围
(
XGBoost
)
python
、
xgboost
、
index-error
我正在
尝试
预测一堆商店的每周销售额。我想使用
XGBoost
,但我总是遇到这个错误: IndexError: tuple index out of range 我的代码: from sklearn.model_selection importfeatures] from
xgboost
浏览 23
提问于2021-01-15
得票数 0
1
回答
如何处理虚拟功能
r
、
machine-learning
、
prediction
、
data-science
、
mlr
我对预测
模型
有一个问题。我想建立
xgboost
和随机森林。我使用的包要求在
xgboost
构造中,应该创建伪变量。问题是,我是否应该使用虚拟集来构建两者?(即使森林可以处理计算并且不需要假人)?为了测试
模型
并进行比较,我还应该将训练集中的分类变量更改为虚拟变量,对吗?换句话说,我的训练集和测试集对于每个
模型
都必须是相同的?非常感谢您的帮助!
浏览 12
提问于2018-01-11
得票数 0
1
回答
为什么GridSearchCV返回nan?
cross-validation
、
pipelines
、
gridsearchcv
我使用gridsearchcv来调优我的
模型
的参数,我也使用管道和交叉验证。当我运行
模型
来调优
XGBoost
的参数
时
,它返回nan。但是,当我对其他分类器(如随机林)使用相同的代码
时
,它可以工作,并返回完整的结果。=kf, scoring = SCORING, refit='f1', return_train_score=True)下面是我的代码,当我运行它
时
,[nan nan nan nan nan nan]
浏览 0
提问于2021-03-27
得票数 3
1
回答
停止基于eval_metric的
xgboost
r
、
machine-learning
、
xgboost
、
boosting
我正在
尝试
运行
xgboost
来解决一个功能非常嘈杂的问题,并且有兴趣停止基于我定义的自定义eval_metric的轮数。基于领域知识,我知道当eval_metric (根据训练数据进行评估)超过某个特定值
时
,
xgboost
是过
拟合
的。我只想在特定的轮次上采用
拟合
的
模型
,不再继续。这里有一个例子可以更好地用问题来解释。(使用
xgboost
帮助文档附带的玩具示例并使用默认
浏览 17
提问于2017-01-24
得票数 0
1
回答
XGBRegressor与XGBClassifier的区别
xgboost
我试图理解
xgboost
.XGBRegressor和
xgboost
.sklearn.XGBClassifier之间的区别。我就是这么
拟合
数据的。clf =
xgboost
.XGBRegressor(alpha=c) clf.fit(X_train, y_trainsample_weigh
浏览 0
提问于2018-04-05
得票数 5
2
回答
使用
XGBoost
的PyCharm上的进程已完成,退出代码为-1073740791 (0xC0000409)
python
、
python-3.x
、
pycharm
、
python-3.6
、
xgboost
我正在
尝试
使用PyCharm上使用Python 3.6的
xgboost
包来
拟合
一个
模型
。当我调用model.fit(arr_train,arr_test)
时
,我得到以下消息: Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)
浏览 0
提问于2019-09-16
得票数 3
2
回答
R中的
XGBoost
错误("'data‘有类'character’和length...")
r
、
matrix
、
machine-learning
、
xgboost
我在将我的数据
拟合
到
xgboost
分类器
模型
时
遇到了困难。当我运行以下命令
时
: label = training_set训练集数据既有连续数据也有分类数据,但所有分类数据都是这样编码的(并且相同的数据适合随机森林和朴素贝叶斯
模型
)。为了在
xgboost
模型
中使用这些数据,我需要完成
浏览 0
提问于2018-09-14
得票数 3
1
回答
模型
整定与
模型
拟合
的特征顺序
random-forest
、
xgboost
、
hyperparameter-tuning
假设同一列(即特征)用于超参数调整和
模型
拟合
,而集成
模型
用于建模(例如,随机森林或
XGboost
),那么在超参数调整过程中使用的列的顺序是否应与基于最佳超参数
拟合
模型
时
使用的列的顺序相同?不幸的是,当将余数参数设置为“passthrough”
时
,此函数修改了提供列的顺序。我应该确保在
拟合
模型
时
保留相同的列顺序,或者只要我使用相同的特性,顺序就不重要了。
浏览 0
提问于2020-02-10
得票数 1
回答已采纳
1
回答
流中
XGBoost
与AutoML
h2o
我已经
拟合
了各种H2O
模型
,包括
XGBoost
,在R中,也在流中,预测计数数据(非负整数)。H2O Built on 2018-09-21 16:54:12Flow version 0.7.36 在流中运行<
浏览 1
提问于2018-11-06
得票数 1
回答已采纳
1
回答
IndexError:
尝试
打印
模型
对象
时
,
元组
索引
超出范围
python
、
django
、
models
这是我的
模型
: title = models.CharField(max_length=255) return "<Book object: {}>".format(self.title)Traceba
浏览 5
提问于2018-04-22
得票数 0
1
回答
XGBoost
剪枝步骤在做什么?
decision-tree
、
xgboost
、
pruning
当我使用
XGBoost
来
拟合
一个
模型
时
,它通常会显示一个消息列表,如"updater_prune.cc:74:树剪枝结束,1个根,6个额外节点,0剪枝节点,max_depth=5“。我想知道
XGBoost
是如何进行树修剪的?我找不到关于他们剪枝过程的描述。 注:我理解决策树剪枝过程,例如剪枝前和剪枝后。在这里,我对
XGBoost
的实际剪枝过程感到好奇。通常,剪枝需要一个验证数据,但是即使我没有提供任何验证数据,
XGBoost
也会执行剪枝。
浏览 0
提问于2018-10-05
得票数 6
2
回答
不顾价值缺失过度
拟合
,基于树的学习
machine-learning
、
decision-tree
、
knime
、
recommendation-engine
对于建模,我们使用了一个简单的决策树--这里出现了一个问题:这个树总是给出100 %的准确率--所以我们假设它是高度
拟合
的。 我们做错什么了吗?或者我们应该关注什么?
浏览 0
提问于2018-02-15
得票数 0
1
回答
拟合
模型
时
keras列表
索引
超出范围
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
我正在努力寻找
模型
的准确性。必须以哪种格式读取测试目录?我做错了什么?在这个项目中,我正在
尝试
进行迁移学习,以训练一个
模型
,以便在胸部X光数据集上进行图像识别。
浏览 20
提问于2021-04-14
得票数 0
2
回答
不平衡数据集评价指标的解释
machine-learning
、
classification
、
class-imbalance
我一直使用
XGBoost
,随机森林和LightBGM作为我的预测
模型
。我还
尝试
以不同的方式运行这些
模型
,方法是调优类权重并重新对数据集进行重采样,以使其达到平衡的规模。
浏览 0
提问于2023-04-04
得票数 0
1
回答
当我使用
xgboost
拟合
模型
时
,作为输出的形状无效
python
我试图在XGBRegressor上预测数据,但当我
拟合
模型
时
,它给出了无效形状的值错误。从
xgboost
导入XGBRegressorValueError:标签的形状无效:(4074
浏览 4
提问于2021-12-04
得票数 0
1
回答
带
xgboost
和插入符号的并行处理
r
、
r-caret
、
xgboost
在使用插入符号
时
,我想并行化
xgboost
的
模型
拟合
过程。从我在
xgboost
的中看到的情况来看,nthread参数在
拟合
模型
时
控制要使用的线程数,也就是说,以并行的方式构建树。如果是,这种理解是否正确,最好是: 注册核数(例如,使用doMC包和registerDoMC函数),通过插入符号的train函数设置nthread=1,以便将该参数传递给
xgboost
,在trainControlallowParallel=TRUE,并让c
浏览 4
提问于2016-09-16
得票数 12
回答已采纳
1
回答
从
Xgboost
拟合
模型
中求取置信区间
python
、
xgboost
、
confidence-interval
我正在
尝试
从使用python库创建的
XGBoost
保存的
模型
中获取.tar.gz文件中的置信区间。 问题是
模型
已经被
拟合
了,而且我已经没有训练数据了,我只是有推论或服务数据来预测。我发现的所有例子都需要使用训练和测试数据来创建分位数回归
模型
或打包
模型
,但我认为我没有机会这样做。
浏览 2
提问于2020-09-01
得票数 1
1
回答
ML回归
模型
的验证与预测
machine-learning
、
python
、
time-series
、
regression
、
xgboost
使用列车/测试拆分是验证
模型
的一种好方法吗?我试图用更多的变量来预测电力,比如天气和一周
时
间的假人。 y_test_df = pd.DataFrame({'test_power':y_te
浏览 0
提问于2023-04-06
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何在使用带有
xgboost
和另一种
模型
的投票回归器
时
应用早期停止
python
、
python-3.x
、
dataframe
、
scikit-learn
、
xgboost
我正在通过sklearn 梳理多个
模型
的努力。 ('RandomForest', randomforest), ('
XGBOOS
浏览 3
提问于2020-12-03
得票数 1
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