我们有一个具有xgboost模型的.model文件。下面是我们加载模型的代码片段： > xg_model <- xgb.load("..our_saved_model.model")##### xgb.Boosterxgb.attributes:niter: 149 我没有创建这个模型，但我的任务是将新数据传递给模型</
浏览 301提问于2021-01-30得票数 1
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我从来没有生产过xgboost模型，我关心的是如何在xgboost模型中处理新的数据预测。特别是当列名与训练的模型不匹配时，稀疏矩阵列名称-要么是由于添加了新的列，要么是因为在将新数据转换为稀疏矩阵时删除了某些列。
如果我试图在带有额外或缺
浏览 11提问于2017-01-16得票数 3
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我训练了一个XGBoost回归模型，它试图预测运动提供的转换数。自变量是每月虚拟，位置虚拟，和4列竞选规则(数字)。总共有6列ind。变量。我训练了模特。现在我试着用这个模型来预测一个特定的竞选活动的表现。我的目标是输入新活动的规则、月份和地点，并得到XGBoost预测的转换量。您知道如何在Python
浏览 0提问于2022-02-10得票数 0
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Python培训和星火部署
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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。在训练过程中，我将在python中使用，而在预测mllib中将使用XGB
浏览 2提问于2019-10-21得票数 1
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我认为R-平方是预测因子对反应的解释方差.但是我想知道调整后的值是如何计算的？如果这个概念和原来的有什么不同。
浏览 0提问于2016-10-21得票数 3
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是否有人知道R预测函数中的新数据中的列是否需要与使用xgboost构建预测模型的列车数据的顺序完全相同？如果新数据有额外的列，这是一个问题吗？在下面的示例中，似乎不同的顺序/额外列给出了不同的<
浏览 4提问于2017-04-24得票数 4
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我有一个经过预先训练的XGBoost模型从一个泡菜文件中读取。当我试图在模型特性集之外的一些列上对新的数据集进行预测时，我收到了错误消息：
我不介意将这些列排除在培训数据之外。我不想硬编码列名(有很多)，我只想找到训练列和预测
浏览 0提问于2019-03-12得票数 3
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我正在尝试理解XGBoost中的多类分类是如何工作的。因此，如果将一个新的预测向量传递给XGB模型，回归树将产生一个实际值，即“预测”，其(加权)组合是增强模型预测。从this question和论文中的文档中，我推测softmax激活函数被应用于增强的模型预测(实值？)，并且在</e
浏览 18提问于2020-01-16得票数 1
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我有一些我自己无法回答的基本问题。这可能是我问错了一个问题:当训练模型，如XGBoost，你不能预测的新数据，没有相同的列数。列名重要吗？在预测时，数字和列名是如何相互作用的？提前谢谢。
浏览 0提问于2023-01-21得票数 0
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我是朱莉娅的新手(与MATLAB一起使用)。我使用一些数据集，清理它并使用ScikitLearn中可用的工具编码分类变量，然后运行干净数据的XGBoost。但是，我不能通过经过训练的XGBoost模型进行预测，因为ScitkitLearn和XGBoost都有一个名为predict的函数。请参阅下面的错误消息：
警告: ScikitLearn和XGBoost
浏览 0提问于2019-09-29得票数 3
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有什么方法来报告学习模型二进制分类模型的期望值吗？在中，有人推荐predict_proba。我希望得到一个类似于xgboost包"objective": "binary:logistic"参数的输出。然而，这似乎并没有产生预期的结果。我的Y列车价值是谨慎的。
我对predict_proba的输出感到困惑。因为我只有一个目标，所以我期望
浏览 2提问于2015-12-13得票数 1
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现在我正在学习AWS的世界，这个问题让我头疼。import xgboost和import sagemaker.xgboost的区别是什么？在SageMaker上，我可以使用普通的XGBoost库，我知道我可以用sagemaker.xgboost选择不同的EC2类型。但是除了这个，还有什么不同呢？有什么很大的区别吗？
浏览 12提问于2020-10-09得票数 0
我想尝试一下xgboost全球模型，它来自：我试图删除step_dummy，但最后得到的是xgboost预测所有I的相同值。，我的问题是：如何用全局xgboost</em
浏览 8提问于2022-07-15得票数 2
我有一个机器学习问题，我在使用LightGBM和XGBoost的训练/测试数据上取得了非常好的结果。下一步是将这些模型中的一个预测到现有的C#应用程序(.NET Framework4.6.1)中，是否有任何库可以帮助我这样做？到目前为止，我已经尝试过：
：这应该能够预测一个ONNX<
浏览 2提问于2018-07-29得票数 1
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我正在训练一个XGBoost模型，用于预测应用程序的数量，训练数据中的最小应用数为40，最大应用数为2000，而在测试集中，培训数据中应用程序的最小数为400，应用程序的最大数量为800。因此，模型在预测值时变得混乱。对于如何解决这个问题，有什么建议吗？
浏览 0提问于2021-03-22得票数 1
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双峰结果数据的线性回归
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我有一个数据集，有3,000个特征和持续的时间因变量，有18,000个实例。因变量直方图显示它们具有双峰分布。我正在构建预测时间的线性回归模型，但是没有一个模型能够进行预测；所有模型的R^2值都是0。我在Scikit中使用了LassoCV/Lasso、ElasticNetCV/ElasticNet、XGBoost和Kernel Ridge Regression --学习如何制作<
浏览 0提问于2019-11-06得票数 4
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基于个体特征的预测分解
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我们采用了多种机器学习模型，如轻型学习模型、随机森林模型、弹性网络模型、XGBoost模型等。需求是根据输入特性来聚合预测值(每个预测)。。(用于需求)：假设我有一个预测y = 1000$，并且有三个输入特性( x1、x2和x3 )。是否有一种方法来表示x1贡献的预测
浏览 4提问于2020-10-07得票数 1
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我有这样的数据集：df =pd.DataFrame(data,columns = ["dealer","x","y","z","loss"])
我试图预测二进制列丢失，我已
浏览 0提问于2021-01-07得票数 1
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我在一个数据帧中有许多列，它们是标志"0“和"1”。当我导入数据帧时，它们属于"integer“类。我需要将它们转换为因子吗?因子将成为级别1和2，而目前它们几乎是相似的0和1，尽管是整数
我计划稍后使用xgboost来构建一个预测模型。Xgboost只适用于数字列，所以如果我将列转换为factor的</
浏览 38提问于2017-02-19得票数 1
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ML项目-实现2个目标
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我有一个集中于二进制分类的5K记录的数据集。我把它张贴在这里是为了征求你对项目方法的建议。1)进行状态模型logistic回归分析，找出影响预后的危险因素。2)然后建立一个基于最佳特征的预测模型(可能包括风险因素，也可能不包括风险因素)。因为你可能知道，并不是所有的重要变量都是很好的预测指标。虽然我可以使用scikit-learn逻辑回归来建立一
浏览 0提问于2020-01-05得票数 1
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