我想使用XGBoost。当我尝试执行代码时,它总是显示下面给出的错误。
Exception has occurred: xgboost.core.XGBoostError
XGBoost Library (xgboost.dll) could not be loaded. Likely causes: * OpenMP
runtime is not installed (vcomp140.dll or libgomp-1.dll for Windows,
libgomp.so for UNIX-like OSes) * You are running 32-bit Python o
我正在遵循Michael Halls-Moore算法交易一书,并对代码有一些问题。当我将代码粘贴到python中时,我得到了一堆错误。
我是不是遗漏了什么,因为它和书中写的一模一样?
from __future__ import print_function
from numpy import cumsum, log, polyfit, sqrt, std, subtract
from numpy.random import randn
def hurst(ts):
"""Returns the Hurst Exponent of the time ser
下面的错误日志:
[22102:22102:0426/015135.602783:ERROR:gbm_wrapper.cc(255)] Failed to export buffer to dma_buf: No such file or directory (2)
[22102:22102:0426/015135.602847:ERROR:gbm_wrapper.cc(255)] Failed to export buffer to dma_buf: No such file or directory (2)
[22102:22102:0426/015135.602893:ERROR:gbm
我的数据中有一个ID列。我把这个专栏从我的trainTask中删除,因为它不是一个特性。但是,我想将预测概率与数据中的实际ID号联系起来。
我要匹配的列是Init_Acct,它是data.frame中的ID号。
我的代码如下:
# Make classif tasks
trainTask <- makeClassifTask(
data = train.df %>% dplyr::select(-Init_Acct) # Init_Acct is the ID I want to match
, id
, target = "READMIT_FLAG"
我已经拟合我的梯度提升模型,并试图打印变量的重要性。我使用了相同的代码,并使用随机森林工作。在运行varImp()时,我一直会收到错误。错误如下。
代码$varImp中的错误(object$finalModel,.):找不到函数"relative.influence“
#Split into testing and training
set.seed(7)
Data_Splitting <- createDataPartition(clean_data$Output,p=2/3,list=FALSE)
training = clean_data[Data_Splittin