xgboost中的mape eval度量

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python、xgboost

我尝试在xgboost中使用MAPE作为评估指标，但得到了奇怪的结果： labels = dtrain.get_label() early_stopping_rounds=10, verbose_eval=10, maximize:0.84939+0.0196102 test-mape:0.

浏览 11提问于2018-02-20得票数 7

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XGBoostError:未知度量函数mape

python、machine-learning、parameters、xgboost

我正在尝试使用这个train数据集来预测price，但是我似乎不能使用MAPE eval_metric，即使它是一个有文档记录的参数选项。还有其他人有这个问题吗？': 'mape'}num_round = 100 bst = xgb.train (param, dtrainnum_round, evallist, early_stopping

浏览 84提问于2020-10-24得票数 0

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在XGBoost的培训中使用了哪些指标:这是所谓的参数"eval_metric“中的指标吗？

xgboost

在XGBoost中，当调用train函数时，我可以提供多个度量标准，例如：‘EVAL度量’：‘auc’，‘log损失者’hyperparameters_xgboost = {'validate_parameters':False,'eval_metric':['auc

浏览 0提问于2022-03-14得票数 0

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xgboost Python中的验证集中的评估指标与我在进行预测时得到的评估标准不同。

python、python-3.x、validation、xgboost

我正在使用一个评估集来实现早期停止，在Python中使用xgboost。令我困惑的是，在培训期间报告的最优评估指标比我在用于评估目的的集合上使用相同模型进行预测时得到的评估指标要好得多。为了说明这一点，我使用了一个带有玩具数据集的可复制示例。在这种情况下，差别不是很大，虽然仍然很大。然而，就我工作的数据集而言，在现实中，差距要大得多。守则如下：

浏览 1提问于2019-02-22得票数 0

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python的平均绝对百分比误差( MAPE )测量会导致误差。

python、scikit-learn、random-forest

我试图在随机森林代码中测量MAPE (平均绝对百分比误差)值。MAE值为7.5。当我试图计算MAPE时，它输出：这是我计算MAPE的代码。mape = 100 * (errors / test_labels)accuracy = 100 - np.mean(mape) printmape = 100 * (errors / tes

浏览 5提问于2019-09-23得票数 1

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与hyperopt评估和预测的结果度量不同

python、machine-learning、xgboost、hyperparameters、hyperopt

这是我第一次调优XGBoost的超参数。我的计划是使用hyperopt找到最优的超参数。) xgb_model.fit(X_train, Y_train, print('R2-Value:',r2_value) print('MAPE Value :&#x

浏览 15提问于2021-10-11得票数 4

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比较经典时间序列预测方法(ARIMA/Prophet)与ML方法的最佳通用度量？

time-series、predictive-modeling、xgboost、model-evaluations、arima

我是时间序列预测的新手，我希望将ARIMA/Prophet模型与基于历史股票市场数据和社交媒体情绪评分的XGBoost模型进行比较，预测未来的股票市场价值。我更熟悉机器学习，所以通常会使用像R^2这样的评估指标来评估这类问题的模型性能。是否有像ARIMA/Prophet这样的预测方法来评估它们的准确性，这样我就可以和XGBoost的预测精度做类似的比较了吗？

浏览 0提问于2020-07-15得票数 3

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我一直在使用一个自定义的指标精确召回AUC在卡特博斯。但是，它的迭代速度慢，并且与GPU不兼容。我看到了，这正是我(二进制)分类模型所需要的。当我使用MAP作为eval度量来拟合Catboost模型时，我得到了错误： agent/pipelines/buildmaster/catboost.git/catboost/private/libs/target/data_providers.cpp:269: CatBoostErr

浏览 8提问于2021-08-10得票数 2

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XGBoost多重eval_metric在救世主中的应用

python、xgboost、amazon-sagemaker

我试图使用XGBoost培训工作添加多个评估指标，文档显示这是可能的()：用户可以添加多个评估指标。Python :记住将度量作为参数对列表而不是映射传递，这样后者eval_metric就不会覆盖前一个参数对。文档中没有任何代码示例，但我尝试过许多方法(包括简单地将它们作为列表传递，例如:eval_米制=‘mae’，'merror')，但我只是找不到有效的语法。有什么暗示吗？

浏览 12提问于2022-10-06得票数 0

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对于时间序列模型，什么是坏的、好的和优秀的度量分数？

time-series、mse、rmse

我为我的主项目创建了几个模型，我使用了几个度量来进行评估。我使用MSE、MAE、MAPE、RMSE并不是因为我对它们了解很多，因为我在许多其他项目中看到了这些度量标准。现在我有问题了，我需要解释结果。我搜索一些文章或一些研究，这些文章或研究将衡量标准的性能分为好的、坏的或优秀的。我现在发现的唯一材料就是这个一。用这种解释 MAPE < 10%是优秀，MAPE < 20%是好的</

浏览 0提问于2021-05-18得票数 2

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执行randomizedSearchCV时传递的多个eval度量

python、xgboost

我目前正在玩一个关于xgboost中的超参数优化的玩具示例。在下面的示例中，我将执行以下步骤：加载虹膜数据集并将其分割成训练和测试集。声明了一个参数网格，我想探索一下。考虑到问题的多标签分类性质，我想根据f1评分来评估我的模型。现在，为了做到这一点，我声明了一个cross-validaton.Instantiate方法(给定f1分数不在xgboost中默认的评估指标之列)，以便将算法目标度量与cl

浏览 2提问于2020-09-30得票数 3

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xgb多类是否需要一次热编码？

python、xgboost

我尝试用一个多类单标签问题从python中获得一个xgboost，并假设标签可以是一个整数，指示我的类(而不是例如，一个热的)。binary:logistic', 'scale_pos_weight':9, 'eval_metrictrain'), (dvalid, 'valid&#

浏览 0提问于2018-11-06得票数 0

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MAPE在预测中的根

python、forecasting

我能得到平均绝对百分比误差的根以避免超过100%吗？我正在做生产预测，然后我得到了一个很大的误差，这就是为什么我的准确率超过了100%。。

浏览 7提问于2022-06-28得票数 0

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MAPE正在生产inf作为输出。

python、data-science、linear-regression

我使用MAPE度量作为线性回归模型。输出为inf。代码如下所示： mape = nm.mean(nm.abs((a - b) / a)) * 100pre是存储预测值的变量。

浏览 6提问于2020-03-15得票数 0

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为什么我要选择一个与我的指标不同的损失函数？

tensorflow、optimization、keras、gradient-descent、loss-function

当我查看互联网上的教程或在这里发布的模型时，我经常会发现损失函数与用于评估模型的度量标准不同。这看起来可能是：无论如何，按照这个例子，如果我在度量中甚至不关心'mae'或'mape' (假

浏览 1提问于2019-06-17得票数 2

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XGBoost输出趋向极端

machine-learning、classification、xgboost、probability、probability-calibration

目前，我正在使用XGBoost进行风险预测，它似乎在二元分类部门做得很好，但概率输出却相去甚远，即将观测中的特征值更改很小，可以使概率输出从0.5提高到0.99。我几乎看不到0.6到0.8范围内的输出。在所有情况下，概率都小于0.99或1。我知道培训后校准方法，如普拉特比例和Logistic校正，但我想知道，如果有什么我可以调整在XGBoost的培训过程。我使用FFI从不同的语言调用XGBoost，所以如果我可以修复这个问题，而不引入其他校准库，例如

浏览 0提问于2018-01-24得票数 18

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在R中使用XGBoost进行基于回归的模型

r、regression、decision-tree、xgboost、one-hot-encoding

我在试着用XGBoost作为gbm..。我得到的分数相当奇怪，所以我想也许我在我的代码中做错了什么。我的数据包含几个因子变量，其他都是数字。响应变量是表示房价的连续变量。我明白为了使用XGBoost，我需要使用一次热编码对那些人来说。train.data), ]xgb.fit <- x

浏览 95提问于2017-03-01得票数 1

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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 fittin

浏览 41提问于2019-03-08得票数 0

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Keras基于图预测数，一点精度也没有

python、tensorflow、keras

我是神经网络世界的新手，我不慌不忙地用tensorflow/keras写了一篇预言algoritm。这段代码只是试图根据图表根据Alt和Temp来预测roc。 print("Input " + str(test_q)) dataPredict([6.8,30.0],[0.4])3.5,30.0,4.2 4.

浏览 12提问于2022-09-23得票数 0

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XGBoost:可以预测多个标签并计算它们的MAPE吗？

machine-learning、xgboost

就我而言，XGBoost支持使用softmax等目标函数进行多类预测。在我的例子中，我希望它输出几个标签(浮点数)，并最小化它们的MAPE。它可行吗？我该怎么做才能做到这一点呢？(例如，如何直接构造具有多个标签的DMatrix。)

浏览 3提问于2017-07-23得票数 1

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