我是Sagemaker的新手,正在尝试为Sagemaker中的xgboost算法设置一个超参数调优作业。我有非常不平衡的数据(98%的多数类,2%的少数类),我想使用下面的“scale_pos_weight”参数,但发生了下面的错误。For the algorithm, ---------------.us-east-1.amazonaws.com/xgboost:1, you can tune only [colsample_bytree我
当我试图训练一个XGBoost模型而不知道如何修复它时,我收到了以下错误。有什么帮助吗?UnexpectedStatusException: Error for Training job sagemaker-xgboost-2022-08-22-21-37-39-774: Failed./_trainer.py", line 84, in train File "/miniconda3/lib/python3.6/s
我有一个在Sagemaker培训为文件的模型,可以在本地加载并最终得分,如下所示:with tarfile.open(local_model_path) as tar:model.load_model("xgboost-model")
我想知道,我如何能够建立与保存的模型相适应的超参数。我认为这些代码行不
我在SageMaker中有一个jupyter笔记本,我想在其中运行XGBoost算法。数据必须匹配3个条件:第一列中的-No标题行-Outcome变量,其余列中的要素-All列需要为数字 我得到的错误如下: Error for Training job xgboost-2019-not found in firstline
'0.0,0.0,99.0,314.07,1.0,0.0,0.0,0.0,0.48027846,0.0...' of file 'train.csv'