我使用了一组包含六列的数据，并尝试使用xgboost来预测目标特征，该特征可以是0,1。 因为我还在学习使用xgboost，所以我同时使用softprob和softmax作为目标。当我在最后一起打印它们时，softprob和softmax的结果并不一致(这意味着xgboost没有选择概率最高的特征)。我不知道我的代码是否有bug
浏览 160提问于2021-06-23得票数 0
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这是我的剧本：library(tidyverse)library(readxl)
library/src/objective/regression_obj.cu:103:标签在xgb.iter.update中的错误(fdbst, fddtrain，迭代- 1，obj)：
为什么？
浏览 0提问于2021-11-04得票数 1
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如果，除了使用多标签分类器来预测标签，我有兴趣预测每个标签的权重，应该采取什么方法？举个例子，假设我试图从他们的情节中预测电影类型，对于一部像“终结者”这样的电影，分类器可以预测“科幻”，“行动”，那么是否也可以估计出这些类型在电影中所占的比例，比如70%的动作和30%的科幻？多标签分类器确实给出了每个类的概率；仅仅标准化这些概率并使用它们作为权重是个好主意吗？
浏览 0提问于2019-09-27得票数 2
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param <- list(max.depth = 5, eta = 0.01, objective="binary:logistic",subsample=0.9)
bst <- xgboost(param
浏览 0提问于2015-09-08得票数 25
我想知道哪个损失函数使用XGBoost进行多类分类。在二进制情况下，我发现是逻辑分类的损失函数。但是，对于多类情况，它可能与GBM (对于K类) 相同，其中如果x的标签为k，则为y_k=1，其他情况下为0，而p_k(x)是softmax函数。然而，我使用这个损失函数制作了一阶和二阶梯度，并且hessian与代码 (在SoftmaxMultiClassObj中的函数GetGradient中)中定义的梯度不匹配常数2。您能告诉我用的是哪种损失函数吗？
提前
浏览 4提问于2017-02-01得票数 7
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我正在尝试使用xgboost提取另一个分类器模型"C“的预测结果。因此，我有C预测的样本为正的概率，而不是标签。我尝试做了最明显的事情，使用C输出的概率，就好像它们是标签一样distill_model.fit(X, probabilities)
但似乎在这种情况下，XGBoost只
浏览 38提问于2021-03-02得票数 0
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考虑到我有包含橘子、苹果和菠萝图像的数据，我想根据一组特征进行分类。我的问题是：这取决于我正在使用的模型吗？如果是，执行此评估的这些模型是什么？
浏览 0提问于2018-08-01得票数 0
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我是R的新手，我希望使用XGBoost来预测测试集中的类变量。我的培训数据如下所示。我的测试数据集看起来完全一样，只是Class属性是空的，我使用这段代码来预测我的测试数据集的类。/src/objective/regression_obj.cc:108: label must 用R中的XGBoost来预测因子类型数
浏览 4提问于2017-04-09得票数 2
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我不确定xgboost的许多优秀特性是否可以以我需要的方式组合在一起，但我想要做的是在多类因变量上运行一个具有稀疏数据预测器的随机森林。:softmax或multi:softprob
xgboost(data = data, label = multinomial_vector, max.depth = 4,(让我们称之为n)和稀疏矩阵索引的长度，我认为它是j*n的j预测器。这里的<
浏览 1提问于2015-12-20得票数 4
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我使用的是xgboost版本1.1.0。我使用pip install xgboost来安装xgboost，并对其进行了升级。xgb.XGBClassifier(param_dict)
Objective candidate: survival:aft
Objective candidate: binary
浏览 149提问于2020-06-13得票数 1
相对简单的问题。查看xgboost的目标文档，我看到了"multi:softmax“和"multi:softprob"，但这两个都是只输出一个类的多类。有没有办法使用xgboost预测多个标签，或者我是否更好地为每个单独的标签训练多个模型。例如，在sklearn上，RandomForestClassifier支持多标签，在拟合时，目标数组的输入可以是n个采样x n个标签的</em
浏览 145提问于2020-08-06得票数 3
CHICAGO -1.67 3.15 2 0Name是结果我将Name、Area和Day转换为因子，但我不确定对于Month和Night是否应该这样做，这两种值分别为1-12和0-1。然后，我尝试将它转换为model.matrix，然后运行xgboost。(train$Name)=1:num.class
y = as.matrix(as.integer(trai
浏览 1提问于2016-02-20得票数 1
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我使用类似于下面的示例的xgboost，其中我将一些数值“重新编码”为表示类标签的0,1,2中的(数值)值。请注意，我没有将其转换为因子变量。 if(x >= 0 & x <= 0.33){data = as.matrix(iris[,-
浏览 20提问于2019-11-22得票数 1
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使用选项param['objective'] = 'multi:softmax'并计算了误差在'multi:softprob'的情况下，分类错误要高得多。数据集以及其他输入和选项保持不变
我错过了什么吗？
浏览 2提问于2015-04-13得票数 1
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我现在对XGBoost中使用的损失函数感到困惑。以下是我感到困惑的地方：
我们有objective，它是需要最小化的损失函数；eval_metric：用来表示学习结果的度量。这两者是完全不相关的(如果我们不考虑这样的分类，那么只有logloss和mlogloss可以作为eval_metric使用)。这是正确的吗？以objective的两个选项为例，reg:logistic和bi
浏览 1提问于2018-11-29得票数 16
我已经尝试根据文档设置XGBoost sklearn API XGBClassifier以使用自定义目标函数(brier)： .. note:: Custom objective function： import numpy as npfrom sklearn.datasets import load_svmlight_file) - y_true - 3 * y_pred ** 2)
m = XGBClassifier(object
浏览 82提问于2020-04-07得票数 5
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我正在尝试理解XGBoost中的多类分类是如何工作的。如果我理解正确的话，XGBoost将回归树拟合为“弱学习者”或boosting模型的组成部分。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？)如果模型输出只是一个实值(单个回归树
浏览 18提问于2020-01-16得票数 1
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我正在使用python中的xgboost创建一个分类模型。我使用不同的eta值来检查它对模型的影响。我的密码是- xgb_model = xgboost.XGBClassifier(objective = 'multi:softmax', num_class = 5, eta = eta)
浏览 0提问于2018-07-02得票数 2
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我有一个不平衡的数据集，有53987行，32列和8个类。我正在尝试执行多类分类。这是我的代码和相应的输出： from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_scorexgb_model: Starting in XGBoost 1.3.0, the default evaluation metric used with the objective 'mult
浏览 1187提问于2021-02-08得票数 4
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我试图使用XGBoost进行二进制分类，而作为新手，我遇到了一个问题。:预测=预测(fit，as.matrix(测试))打印(str(预测))
号码1:62210 0.0567 0.0455 0.023我试图重新绑定“预测”和“测试”，但是在合并的data.frame中获得了62k行(而不是初始的“测试”中的31k )。请告诉我，如何得到每一行的预测？第二个问题:当我
浏览 0提问于2018-07-31得票数 1
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