腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
登录/注册
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
文章
问答
(6025)
视频
沙龙
1
回答
XGBoost
-
输出
提升
轮次
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
data-science
、
xgboost
XGBoost
有这样的功能吗?
浏览 23
提问于2019-10-17
得票数 0
1
回答
R中的
xgboost
:对XGb.cv的early_stopping_rounds的容忍度是多少?
r
、
xgboost
、
boosting
在xgb.cv函数(来自库
xgboost
)中,其中一个选项是early_stopping_rounds。“如果k
轮次
的性能没有提高”到底是什么意思?是否为此设置了容差级别tol?即,如果两个连续
轮次
之间的性能度量差异对于k
轮次
是< tol?我想知道xgb.cv的容差级别是多少,但在文档中找不到它。否则,这是否仅仅意味着如果k
轮次
继续减少?
浏览 18
提问于2020-08-13
得票数 2
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。library(
xgboost
) data(agaricus.train, package='
xgb
浏览 17
提问于2017-01-24
得票数 0
1
回答
“梯度助推机”和GBDT是完全一样的吗?
xgboost
、
ensemble-modeling
、
gbm
、
ensemble-learning
在梯度
提升
的范畴中,我发现一些术语令人困惑。但是梯度增强器(GBM)和GBDT是一回事吗?他们只是名字不一样吗?除了GBM/GBDT和
XGBoost
之外,还有其他的模型属于梯度
提升
的范畴吗?
浏览 0
提问于2020-09-19
得票数 4
回答已采纳
2
回答
你能把两个
xgboost
模型合并成一个吗?
classification
、
xgboost
、
ensemble-modeling
如果您已经构建了两个不同的xgbost模型,假设每个模型有100棵树,那么是否有可能将
xgboost
模型与200棵树结合起来呢?
浏览 0
提问于2020-03-26
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何并行化
xgboost
fit?
r
、
parallel-processing
我正在尝试用不同的参数来拟合许多
xgboost
模型(例如,参数调优)。需要并行运行它们以减少时间。它必须与
xgboost
有关,因为涉及全局变量的任何其他计算都在%dopar%循环中进行。有人能指出这种方法的缺失/错误之处吗?#### Load packageslibrary(parallel)library(doParallel) doParallel::registerD
浏览 31
提问于2021-03-17
得票数 1
回答已采纳
2
回答
有没有一种在python中使用
xgboost
模块执行分层交叉验证的方法?
python
、
scikit-learn
、
xgboost
、
cross-validation
我所使用的图书馆如下:import
xgboost
as xgb
浏览 0
提问于2015-08-20
得票数 7
1
回答
XGBoost
predict_proba慢推理性能
machine-learning
、
scikit-learn
、
xgboost
我在相同的数据上训练了两个梯度
提升
模型,使用了Scikit-learn和
XGBoost
.GradientBoostingClassifier( learning_rate=0.17, verbose=2
XGBoost
learning_rate=0.17, verbosity=2,)loopScikit-le
浏览 6
提问于2021-02-15
得票数 3
回答已采纳
2
回答
xgboost
CV和树的数量
python
、
machine-learning
、
xgboost
我浏览了这篇文章,但没有完全理解
xgboost
中关于函数CV和参数"number of trees“的细节。 假设我们从特征和目标值的数据帧开始。CV在每一轮中做什么?
浏览 3
提问于2017-08-26
得票数 2
1
回答
xgboost
与H2o梯度
提升
xgboost
、
h2o
在
xgboost
和H2o gradient boosting中生成一个模型-在这两种情况下都得到了一个像样的模型。然而,
xgboost
将此变量显示为模型的关键贡献者之一,但根据H2o,梯度
提升
该变量并不重要。
xgboost
会以不同的方式处理缺少值的变量吗?两个型号的所有配置都完全相同。
浏览 0
提问于2017-06-21
得票数 2
1
回答
Jupyter中的
XGBOOST
verbose_eval无法工作
python
、
jupyter
、
jupyter-notebook
、
xgboost
我在python Jupyter笔记本上运行以下代码:bst_dx=xgb.train(paramMap,dset,num_round,verbose_eval=True) 由于某些原因,我从来没有看到过实际的详细评估,它应该打印上次评估的
提升
时的当前损失。我只得到一个静默
输出
。是否需要在Jupyter中启用某些设置?
浏览 0
提问于2016-09-29
得票数 4
3
回答
在PHP中对数据进行排序,以便在HTML中显示单个淘汰赛
php
、
sorting
、
data-structures
我有一个表,其中包含以下列和字段:------------------------------ 3 1 1 Steve 9 1 4 Sam 9 2 2 Sam圆形是列,正面是行。因此,第一轮的最大对决次
浏览 4
提问于2011-11-17
得票数 0
1
回答
如何用线性助推器工作?
python
、
linear-regression
、
xgboost
我知道如何在
XGBoost
中实现线性目标函数和线性增强。我的具体问题是:当算法适合残差(或负梯度)时,它是在每一步使用一个特征(即单变量模型)还是使用所有特征(多变量模型)?任何关于
XGBoost
中线性
提升
的文档的引用都将不胜感激。编辑:在
XGBoost
中可以通过将“助推器”参数设置为“gblinear”来实现线性增强。
浏览 0
提问于2016-08-17
得票数 2
1
回答
catboost是实现
xgboost
(极端梯度增强)还是一个简单的梯度增强?
python
、
xgboost
、
catboost
在他们的网站上,他们说“梯度
提升
”,但这里的人们似乎把它与其他“
xgboost
”算法进行了比较。我想知道它是否是一个真正的极端梯度增强算法。谢谢
浏览 0
提问于2018-11-05
得票数 0
1
回答
击打物所属的类别
pandas
、
data-mining
、
data-cleaning
例如,
XGBoost
属于梯度
提升
,决策树和随机森林被分类等等。我想知道击打属于哪一类。 📷
浏览 0
提问于2022-08-08
得票数 0
1
回答
自定义错误度量不更改预测
XGBoost
R
python
、
r
、
xgboost
我已经创建了一个自定义错误度量,它在运行
XGBoost
xgb.train时打印,但实际上对
输出
没有任何影响。据我所知,它只是简单地打印了圆角的自定义误差度量,而不是使用它来确定精度。我认为这是因为预测
输出
与我使用默认误差度量时完全相同。我还尝试将错误
输出
硬编码为静态1,以便
输出
应该是随机的,但结果完全相同。 我是否需要创建一个自定义错误度量的客户目标函数才能工作? 谢谢!我的代码: #
xgboost
fitting with arbitrary parameters xgb_para
浏览 41
提问于2019-03-08
得票数 0
1
回答
XGBoost
对于变量选择是否有效?
r
、
machine-learning
、
logistic-regression
、
xgboost
我知道
XGBoost
的用法,我知道这是一个业余问题
XGBoost
是否可以像套索一样用于变量消除和选择目的,或者我们需要先使用套索来消除变量,然后再使用
XGBoost
来获得预测结果?
浏览 43
提问于2019-07-03
得票数 0
1
回答
在NGBoost上处理分类特征
machine-learning
、
boosting
、
ensemble
、
natural-gradient-boosting
、
ngboost
最近我在NGBoost上做了一些研究,但是我没有看到任何关于分类特性的参数。有什么参数我遗漏了吗? | max_feature
浏览 0
提问于2020-01-17
得票数 1
回答已采纳
3
回答
什么时候
xgboost
或catboost比Logistic回归更好?
classification
、
predictive-modeling
、
logistic-regression
、
xgboost
我尝试使用
XGBoost
和CatBoost (默认参数)。但训练该模型需要很长时间(LR约1 min,boost约20 min)。如果我想应用调优参数,可能需要更多的时间来拟合参数。
浏览 0
提问于2019-02-02
得票数 0
回答已采纳
1
回答
XGBoost
(梯度增强) vs随机森林
random-forest
、
decision-tree
、
gradient-descent
、
xgboost
、
gbm
与随机森林相比,
XGBoost
库中的梯度
提升
性能如何?有没有比较这两者的基准数据?谢谢
浏览 0
提问于2016-10-20
得票数 0
点击加载更多
扫码
添加站长 进交流群
领取专属
10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关
资讯
对比TensorFlow提升树与XGBoost:我们该使用怎样的梯度提升方法
XGBoost从原理到实践5 从梯度提升开始
输出C可提升25%伤害,但需要反向操作
Python机器学习(六)-XGBoost调参
数据挖掘中的利器——XGBoost理论篇
热门
标签
更多标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券