xgboost

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    xgboostで個別の意思決定木の重み付けにアクセスするには？

    私が学んだ決定木の加重和を計算することにより、勾配後押し作品を理解として、私は param = {'objective':'rank:pairwise', 'booster':'gbtree'} でランク付けするxgboostを使用しています。学習した各ブースターに割り当てられているウェイトにはどのようにアクセスできますか？私は予測ステップをスピードアップするためにトレーニングの後にウエイトを
    python decision-tree xgboost boosting 2015-10-05

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    Rの回帰にXGBoostアルゴリズムを使用するには？

    私は予測のためにXGBoost技術を試していました。従属変数が連続的なので、私はXGBoostを使用して回帰を行っていましたが、さまざまなポータルで参照可能な参照のほとんどは分類用です。私は objective = "reg:linear" を使用して知っているけど、私たちは回帰を行うことができますが、それでも私は他のパラメータのためのいくつかの明快さを必要とします。誰かが私にそれのRスニペッ
    r machine-learning gbm xgboost boosting 2015-10-19

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    XGBoostはどのように並列計算を行うのですか？

    XGBoostは、以前のモデルの残差をモデル化する追加トレーニングの方法を使用します。 これは順次ですが、どのように並列コンピューティングに移行しますか？
    xgboost 2015-12-08

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    xgboostの目的とfevalの違い

    RのxgboostのObjectiveとfevalの違いは何ですか？私はこれが非常に基本的なものだと知っていますが、私はそれらを正確に定義することはできません。また、マルチクラスの分類をしながら、softmaxの目的は何ですか？ xgboostで
    r classification xgboost 2015-12-09

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    XGBoostパッケージの機能スコア（/重要度）はどのように計算されますか？

    コマンドxgb.importanceは、fのスコアによって測定された機能の重要度のグラフを返します。 f得点はどのように計算されますか？ 出力： Graph of feature importance
    python r classification feature-selection xgboost 2015-12-11

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    xgboostバイナリロジスティック回帰

    次の例で要約できるxgboostでロジスティック回帰を実行する際に問題が発生しています。 私は2つの予測因子と一つのターゲット変数を持つ、非常に単純なデータフレームがあるとしましょう：Imが新しいので、私はここに画像を投稿することができ df= pd.DataFrame({'X1' : pd.Series([1,0,0,1]), 'X2' : pd.Series([0,1,1,0]), 'Y' :
    python machine-learning xgboost 2016-02-01

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    XGBClassifier num_classが無効です

    私はマルチクラスの分類にXGBClassifier（xgboost内）を使用しています。分類器を実行すると、私はというエラー受け付けております： xgb.XGBClassifier(params, num_class=100) 私は少しを検索：以下に列挙され、このエラーの原因となった unexpected keyword argument 'num_class' コードを（paramsがX
    python xgboost 2016-02-13

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    xgbのf-スコアを使用

    xgbクラシファイアの評価基準としてscikit-learnのf-スコアを使用しようとしています。ここに私のコードは次のとおりです。 clf = xgb.XGBClassifier(max_depth=8, learning_rate=0.004, n_estimators=100, silent=False, objective='binary:log
    xgboost 2016-02-15

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    xgboost MLモデルのget_fscore（）は何をしますか？

    数字はどのように計算されますか？ドキュメントでは、この機能は "各機能の機能の重要性を得る"と述べていますが、結果の解釈方法についての説明はありません。
    python feature-selection xgboost 2015-11-11

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    xgboostの品質はどのように計算されますか？

    xgboost RパッケージのQuality列がxgb.model.dt.tree関数でどのように計算されるのか誰かが説明できますか？ ドキュメントでは、Qualityは「この特定のノードの分割に関連する利益です」と記載しています。あなたはこの関数のxgboostのマニュアルの次のコードを実行すると、 、ツリー0のノード0のためのQualityは4000.53で、まだ私は計算し、私はGainが与え
    r xgboost 2015-11-11
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