xgboost

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    열 이름 - xgboost는 새 데이터를 예측합니다.

    xgboost 모델을 프로덕션 한 적이 없으며 xgboost 모델에서 새로운 데이터 예측을 처리하는 방법에 대해 우려하고 있습니다. 특히 열 이름이 훈련 된 모델의 희소 행렬 열 이름과 일치하지 않을 때 - 새로운 열이 추가되거나 새로운 데이터가 희소 행렬로 변환 될 때 제거되는 특정 열로 인해. 추가 또는 일부 누락 된 열 이름으로 새 데이터에서 xgbo
    r sparse-matrix xgboost 2017-01-16

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    환경 변수에서 mingw32-make를 찾을 수 없습니다.

    Windows 7에서 xgboost를 설치하고 싶습니다.하지만 MinGW-W64를 설치하기 전에 make 명령을 사용해야하고 입력 할 때을 입력하면됩니다. , 내 경로에는 mingw32-make이 없다고 말했습니다 (경로 환경 변수에 mingw32-make의 디렉토리에 대한 주소를 부여 했음에도). 그래서 누군가가 이걸 도와 주거나 ipython 노트북에서
    python python-3.x ipython-notebook xgboost ming 2017-01-16

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    xgboost R 패키지 설치가 실패합니다.

    xgboost R 패키지를 0.4-4에서 최신 CRAN 버전으로 업데이트하고 싶습니다. 그것은 그 xgboost_assert.c가 제대로 컴파일되지만 명령은 .CC이 잘못 * 파일을 컴파일하는 데 사용 보인다 installing *source* package 'xgboost' ... ** package 'xgboost' successfully unpack
    r xgboost 2017-01-19

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    xgboost.cv는 0.5 미만의 곡선 아래 영역을 반환합니다.

    xgboost 교차 유효성 검사 실행 곡선 아래 영역을 얻습니다. < 0.5. best_params_grid_search={'base_score': 0.5, 'colsample_bylevel': 1, 'colsample_bytree': 0.8, 'gamma': 0, 'learning_rate': 0.3, 'max_delta_step': 0, 'm
    python cross-validation xgboost auc 2017-01-30

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    커브 아래 영역 = 0 일 수 있습니까?

    분류 문제로 xgboost을 사용하고 있습니다. 나는 근본적인 질문이있다. 아래 열차와 테스트 (보이지 않는) 세트의 각 라운드마다 AUC를 찾을 수 있습니다. 테스트 세트의 AUC는 0에 가깝습니다. 무슨 일이 벌어지고 있는지 이해하는데 도움을 줄 수 있습니까? 저는 파이썬을 사용하고 있습니다. 필요한 경우 코드 및 데이터를 게시 할 수 있습니다. 감사
    python classification xgboost roc auc 2017-01-31

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    scikit-learn의 XGBRegressor에 누락 된 매개 변수를 사용하는 방법

    특정 열에 누락 된 값이 포함 된 데이터 세트를 작성 중입니다. XGBoost에 Scikit-Learn 래퍼 인터페이스의 XGBRegressor를 사용하려고합니다. 여기서 'missing'이라는 매개 변수를 제공합니다.이 매개 변수에서는 부동 소수점 값을 입력 할 수 있습니다. 그렇지 않으면 기본값으로 Python의 NaN이 필요합니다. 그래서 내가 어떻게
    python scikit-learn xgboost 2017-02-09

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    병렬 XGBoost 기계 학습 기술에

    그것은 XGBoost의 병렬 구현 나는 그것을 매개 변수를 제공하여 XGBoost 실행을 최적화하기 위해 노력하고 함께해야 할 nthread = 16 내 시스템이있다 24 코어. 그러나 모델을 교육 할 때 모델 교육을받는 동안 어느 시점에서든 CPU 사용률의 약 20 %를 넘지 않는 것처럼 보입니다. 다음과 같이 코드는 다음과 같습니다 - param_30
    r machine-learning parallel-processing xgboost 2017-02-09

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    유효하지 않은 ELF 헤더 xgboost (Docker 컨테이너에서 pkl 사용)

    xgboost 라이브러리를 사용하는 pkl 파일이 있습니다. 내 코드에서 나는 그냥이 PKL을 가져로드 : 또한 나는 도커 컨테이너 내부에 내 코드를 실행하고 def _init_model(self): self.model = joblib.load(QueryClassifier.MODEL_FILE) . Traceback (most recent cal
    python docker xgboost 2017-02-10

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    XGboost python - 분류 자 ​​클래스 가중치 옵션?

    xgboost 분류기에 대해 다른 클래스 가중치를 설정하는 방법이 있습니까? 예를 들어, sklearn RandomForestClassifier의 경우이 작업은 "class_weight"매개 변수에 의해 수행됩니다.
    scikit-learn xgboost 2017-02-12

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    xgboost R 패키지 early_stop_rounds가 트리거되지 않습니다.

    xgbostrain()을 xgboost R 패키지에 사용하여 분류 모델에 맞 춥니 다. 나는 나무를 멈추는 최선의 반복이 무엇인지 알아 내려고 노력 중이다. early_stop_rounds = 6을 설정하고 각 반복의 메트릭을 살펴봄으로써 유효성 검사 데이터의 auc 성능이 최대 값에 도달 한 다음 그 값이 감소 함을 분명히 볼 수 있습니다. 그러나 모델은
    classification xgboost 2017-02-18
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