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如何在中使用RFE？
、、、、
我目前使用的是xgb.train(...)，它返回一个助推器，但我想使用RFE来选择最佳的100个特性。返回的助推器不能在RFE中使用，因为它不是sklearn估计器。XGBClassifier是xgboost库中的sklearn api，然而，我无法获得与xgb.train(...)方法相同的结果(roc-auc方法差10%)。我已经尝试过sklearn的助推器，但他们也不能得到类似的结果。我还尝试将xgb.train(...)方法包装在一个类中，以添加sklearn估计器方法，但要更改的方法太多了。有没有什么方法可以把xgb.train(...)和sklearn的RFE一起使用呢？
浏览 2提问于2021-02-22得票数 7
xgb.train是用于在Python中训练xgboost模型的低级API。
当我使用XGBClassifier (它是一个包装器)并在对模型进行训练时调用xgb.train时，我可以打印XGBClassifier对象并打印超参数。
在使用xgb.train时，我不知道如何在训练后检查参数
代码：
bst = xgb.train(params, dtrain)
bst.params # does not work!
浏览 4提问于2021-11-03得票数 3
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如果使用xgb.train，如何指定模型中的树数？
在xgboost.XGBRegressor()中，我知道我可以使用参数‘n_估值器’，但是我应该在xgb.train()中做什么呢？
我搜索了谷歌，没有找到任何答案，谢谢。
浏览 2提问于2017-11-07得票数 2
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在xgb.train中，feval和eval_metric有什么不同，这两个参数都只用于评估目的。
Kaggle的帖子给出了一些见解：
浏览 0提问于2016-10-21得票数 12
1回答
如何在R图中绘制正打印在下面(参见图像)的训练和测试AUC分数？
我正在使用下面的xgb.train模型
train.gdbt <- xgb.train(params=list(objective="binary:logistic", eval_metric="auc", eta=0.5, max_depth=4, subsample=1, colsample_bytree=0.5), data=dtrain, nrounds=500, watchlist=list(eval=dtest, train=dtrain),verbose = 1)
浏览 18提问于2017-03-16得票数 0
我尝试用xgb.train和XGBRegressor训练相同的数据，但结果太不一样了。我想我在使用xgb.train训练时遗漏了一些要点。我遗漏了什么？ from xgboost import XGBRegressor
from sklearn.metrics import r2_score
def rmspe(y_true, y_pred):
return (np.sqrt(np.mean(np.square((y_true - y_pred) / y_true))))
X=train_try[selected_feature]
y=train_try["targe
浏览 204提问于2021-07-31得票数 0
我使用python的XGBRegressor和R的xgb.train，在相同的数据集中具有相同的参数，并且得到不同的预测。
我知道XGBRegressor使用'gbtree‘，我在R中做了适当的比较，但是，我仍然得到了不同的结果。
在如何区分2和/或找到R与python的XGBRegressor的等价性方面，有人能引导我朝正确的方向前进吗？
抱歉，如果这是个愚蠢的问题，谢谢。
浏览 5提问于2017-03-15得票数 2
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下面是agaricus示例数据示例：
import xgboost as xgb
from sklearn.datasets import load_svmlight_files
X_train, y_train, X_test, y_test = load_svmlight_files(('agaricus.txt.train', 'agaricus.txt.test'))
clf = xgb.XGBClassifier()
param = clf.get_xgb_params()
clf.fit(X_train, y_train)
preds_sk =
浏览 10提问于2017-03-09得票数 2
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1回答
我决定开始使用xgboost，并用单个训练样本对其进行了测试。
import xgboost as xgb
data=[[42]]
dtrain=xgb.DMatrix(data, label=[1])
xgb.train(dict(), dtrain).predict(dtrain)
#array([ 0.90156281], dtype=float32)
dtrain=xgb.DMatrix(data, label=[2])
xgb.train(dict(), dtrain).predict(strain)
#array([ 1.70468843], dtype=float32)
浏览 3提问于2017-09-05得票数 0
我正在构建一个二元选择预测的XGBoost模型。然而，我在生成预测时遇到了问题。如何从这段代码的结尾转到对测试数据的实际预测？我的代码有7个自变量和一个因变量，这是一个二元选择。
choice <- dataset_training$choiceprobX
set.seed(1234)
ind <- sample(2, nrow(dataset_training), replace=TRUE, prob=c(0.67, 0.33))
training <- as.matrix(dataset_training[ind==1, 1:7])
head(training)
test
浏览 2提问于2020-03-28得票数 0
我想添加kappa评估指标，以便在Python中的xgboost中使用。我在理解如何将Python函数与xgboost连接时遇到了问题。
根据xgboost文档，“用户可以添加多个评估指标，对于python用户，请记住将指标作为参数对列表传递，而不是映射，这样后面的‘eval_metric’就不会覆盖前一个”。
这是在R的中提出的，但在Python中没有。
例如，如果kappa函数是：
def kappa(preds, y):
# perform kappa calculation
return score
我该如何使用xgboost来实现它？在eval_metric参数中将&
浏览 5提问于2016-05-25得票数 14
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我正在尝试训练xgboost模型，并且训练似乎有效，但我无法将参数静默设置为0，即打印训练迭代。我使用以下代码：
param <- list(max_depth = 2, eta = 0.005, nthread = 2, objective = "multi:softprob", eval_metric = "auc", num_class = 3, verbose = 2, silent = 0)
xgb.train(param, data = test_matrix_1, nrounds = 10, print_every_n = 1)
并以此作为
浏览 1提问于2018-02-22得票数 2
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我一直在探索R中的xgboost包，并经历了几个演示和教程，但这仍然让我感到困惑:在使用xgb.cv进行交叉验证之后，如何将最佳参数传递给xgb.train？或者，我应该根据xgb.cv的输出计算理想的参数(比如nround、max.depth
param <- list("objective" = "multi:softprob",
"eval_metric" = "mlogloss",
"num_class" = 12)
cv.nround <
浏览 85提问于2016-01-28得票数 37
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我的模型实现如下：
传递给参数的：{'eta': 0.01, 'tree_method': 'hist', 'grow_policy': 'lossguide', 'subsample': 1.0, 'alpha': 3, 'objective': 'binary:logistic', 'max_depth': 8, 'eval_metric': 'logloss', 'nthread&
浏览 3提问于2022-06-18得票数 1
在使用XGBoost包时，我们可以在param中设置'objective‘(例如：’objective‘：’二进制:logistic‘)，并将dict传递给train函数。同时，在列车函数中有一个obj参数。据我所知，它们都是客观函数。那他们有什么区别？如果两者都设定好了，哪一个会有效呢？
param = {'max_depth': 3, 'eta': 1, 'silent': 1, 'objective': 'binary:logistic'}
bst = xgb.train(param, data_t
浏览 0提问于2018-03-15得票数 0
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4回答
我正在尝试运行Python笔记本( 链接 )。在下面的行中 446 ：作者培训的地方 ，我收到一个错误 ValueError:数据的DataFrame.dtypes必须是int、float或bool。不需要字段StateHoliday、分类中的数据类型 # XGB with xgboost library
dtrain = xgb.DMatrix(X_train[predictors], y_train)
dtest = xgb.DMatrix(X_test[predictors], y_test)
watchlist = [(dtrain, 'train'), (dtes
浏览 130提问于2019-05-11得票数 13
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我正在使用R中的xgboost在训练数据集train上建立分类模型。train具有以下属性。
它具有所有的数字特性。
没有丢失的值。
不存在分类/文本/因素变量。
TARGET是接受1/0值的目标变量。
xgb.train要求以特定格式传递数据，因此我尝试了以下两种方法来获得xgb.train所需的格式。
1.
y <- train$TARGET
train <- sparse.model.matrix(TARGET ~ ., data = train) ##has 76000 rows and 307 columns
xgtrain <- xgb.D
浏览 2提问于2016-04-06得票数 1
1回答
我有一个问题，我必须接受select输入值并在一个函数中使用，但是我不能在多个呈现中调用这个函数(图、打印、表)，因为它是一个代价很高的函数。与闪亮的输入，我想创建一个过滤的数据和其他变量也。我得到的错误方法是：
不允许在没有活动响应上下文的情况下进行操作。
这只是一个简单的例子。
---
title: "TITLE"
output:
flexdashboard::flex_dashboard:
orientation: row
vertical_layout: fill
theme: flatly
runtime: shiny
---
浏览 2提问于2018-01-12得票数 0
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我尝试制作一个输入文本框，它是由javascript输入的。在ui.r中输入是可以的，但当时我无法从server.R获取输入数据。以下是我的代码。
-- ui.r
tags$script(src="datetimepicker_css.js"),
textInput(inputId = "sDate", label = "start date"),
tags$img(src="cal.gif", onclick="javascript:NewCssCal('sDate','yyy
浏览 1提问于2015-06-30得票数 1
1回答
我是XGBoost的新手，请原谅我的无知。下面是python代码：
import pandas as pd
import xgboost as xgb
df = pd.DataFrame({'x':[1,2,3], 'y':[10,20,30]})
X_train = df.drop('y',axis=1)
Y_train = df['y']
T_train_xgb = xgb.DMatrix(X_train, Y_train)
params = {"objective": "reg:linear
浏览 0提问于2015-12-22得票数 12
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11回答
我正在使用{}构建模型，并尝试使用xgboost查找每个特性的重要性，但它返回xgboost
我的火车代码是：
dtrain = xgb.DMatrix(X, label=Y)
watchlist = [(dtrain, 'train')]
param = {'max_depth': 6, 'learning_rate': 0.03}
num_round = 200
bst = xgb.train(param, dtrain, num_round, watchlist)
那么我的火车上有什么差错吗？如何在xgboost中获取特性重要性？
浏览 1提问于2016-06-04得票数 52
1回答
我在Python中使用XGBoost GPU版本，每当我试图运行.predict时，它就会崩溃。它适用于较小的数据集，但对于我目前的问题，它不起作用。
train_final.shape, test_final.shape
((631761, 174), (421175, 174))
params = {
'objective': 'multi:softmax',
'eval_metric': 'mlogloss',
'eta': 0.1,
浏览 0提问于2018-08-08得票数 2
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我正在尝试编写一个简单的Python客户机。到目前为止，我可以读取数据，如果数据是自动化的，我可以将数据发回客户端。我在while True中获取数据，这意味着我不能在同时读取数据的同时输入文本。如何在控制台中输入文本，只有在按enter键时才能发送，同时运行无限循环？
基本代码结构：
while True:
read data
#here is where I want to write data only if it contains '/r' in it
浏览 4提问于2014-06-02得票数 6
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我已经使用XGBOOST进行多类标签预测。 这是一个多标签预测。也就是说，我的目标值包含8个类，我使用了大约6个功能，因为它们与目标值高度相关。 我已经创建了我的预测数据集。我已经使用as.data.frame将矩阵转换为数据帧 我想检查一下我的预测的准确性。我不确定col名称是如何变化的，而且我的数据集中没有级别。我使用的所有数据类型都是整数和数字。 Response <- train$Response
label <- as.integer(train$Response)-1
train$Response <- NULL
train.index = sampl
浏览 83提问于2020-01-29得票数 4
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一个
ui.R
library(shiny)
library(shinyjs)
shinyUI(fluidPage(
bootstrapPage(
)
)
)
Server.R
library(shiny)
library(shinyjs)
mydb=dbConnect(MySQL(),user='',password='123',dbname='test1',host='localhost')
shinyServer(function(input, output,session){
column(4,
浏览 3提问于2016-09-22得票数 0
1回答
我有一个时间序列的数据集。我想在时间序列中每天训练一个XGB模型。我想使用for循环，但我不确定如何正确地存储所有模型，并能够在以后调用它们。这就是我到目前为止所得到的： for date in range(minDate, maxDate):
model[date] = xgb.train(params, data) 但是我不确定model[date]应该是什么？它可能是一个numpy数组吗？
浏览 17提问于2020-12-21得票数 0
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1回答
从这个职位中，我知道您可以为不平衡的数据集设置scale_pos_weight。然而，对于不平衡数据集中的多分类问题，我不太明白如何在dmatrix中设置权重参数。
如何对多分类问题中的不平衡数据集使用XGBoost？
浏览 0提问于2017-08-22得票数 4
我从使用R的xgb.train包中训练了一个使用xgboost的模型，我试图了解这个模型的特性的重要性。我不断地收到以下错误：
Error in fread(paste(longString, collapse = ""), sep = "\n", header = F) :
4 arguments passed to .Internal(nchar) which requires 3
我在这里分享我的代码，以防有帮助：
# Make the xgb.DMatrix
train <- sparse.model.matrix(TARGET ~ ., d
浏览 1提问于2016-03-24得票数 1
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我正在使用python来逐步适应xgboost模型(逐块)。我遇到了一个使用xgboost.train的解决方案，但是我不知道如何处理它返回的Booster对象。例如，XGBClassifier有诸如fit、predict、predict_proba等选项。
下面是我一点一点地在数据中读取的for循环中发生的情况：
dtrain=xgb.DMatrix(X_train, label=y)
param = {'max_depth':2, 'eta':1, 'silent':1, 'objective':'binary:log
浏览 0提问于2018-05-03得票数 7
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我试图使用XGBoost模型对40个类执行多类分类。
守则如下：
xgb_params = list(colsample_bytree= 0.7,
subsample = 0.7,
eta = 0.05,
objective= 'multi:softmax',
max_depth= 5,
min_child_weight= 1,
eval_metric= "
浏览 0提问于2017-06-01得票数 2
我试图在validaiton集上使用xgb.train (xgboost库- R)的"early.stop.round“函数，方法是使用自定义的评估度量(即"feval”函数)。但是，我收到以下错误消息：
xgbMatrixTrain <- xgb.DMatrix(as.matrix(train[,-c(1,2)]), label =train$y,missing="NAN")
xgbMatrixValid <- xgb.DMatrix(as.matrix(valid[,-c(1,2)]), label = valid$y,
浏览 1提问于2016-12-05得票数 1
3回答
我正在使用XGBoost和早期停止。在经历了大约1000个世纪后，模型仍在改进，但改进幅度很小。即：
clf = xgb.train(params, dtrain, num_boost_round=num_rounds, evals=watchlist, early_stopping_rounds=10)
是否有可能设置一个"tol“，以便及早停止？即:不触发早期停止所需的最低改善水平。
Tol是SKLearn模型(如MLPClassifier和QuadraticDiscriminantAnalysis )中的一个常见参数。谢谢。
浏览 10提问于2017-05-04得票数 6
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1回答
我是Python和机器学习的新手。我在网上搜索了我的问题，并尝试了人们提出的解决方案，但仍然没有得到答案。如果有人能帮我的话我会很感激的。
我正在研究我的第一个XGboost模型。我已经使用xgb.XGBClassifier对参数进行了调优，然后希望对模型变量执行单调性。看来，我必须使用xgb.train()来强制执行单调性，如下面的代码所示。
xgb.train()可以预测()，但不能预测predict_proba()函数。那么我如何从xgb.train()中获得概率呢？
我尝试使用“目标”：“多重:软程序”，而不是“目标”：“二进制:逻辑”。然后score = bst_constr.pre
浏览 0提问于2019-06-13得票数 4
library(pdp)
library(xgboost)
param.list <- list(max_depth = 5, eta = 0.01, objective = "binary:logistic",
eval_metric = "auc")
house.xgb <- xgb.train(params = params,
data = xgb.DMatrix(as.matrix(house[ ,1:3]), label =
house$SalePrice, missing = NA
浏览 3提问于2018-03-21得票数 0
对于回归问题，我使用xgboost，但是对于响应变量，即输出销售额，它在类中最初是数字的，但当我使用xgboost时，它显示了错误，但我只想以数字形式输出。
labels <- train$Item_Outlet_Sales# train label
ts_label <- test$Item_Outlet_Sales # test label
# converted into matrix ( one hot encoding )
new_tr <- model.matrix(~.+0,data = train[,-c("Item_Outlet_Sales
浏览 5提问于2017-08-26得票数 1
如何处理XGBoost在R中的应用？我对此有一个问题，因为当一个分类类型的数据列没有包含它的所有可能值(模型说明了这些值)时，我会得到一个错误：“存储在object和newdata中的特征名称是不同的”。
我知道如何通过以不同的方式准备输入数据来解决这个问题，即添加足够数量的虚拟变量来覆盖我打算考虑的所有类别变量的所有可能值。例如，如果我想要使用的特征F的值为'a‘、'b’或'c'，我将使用XGBoost is_a、is_b和is_c创建一个is_c模型。那么，如果在我的输入数据(我想应用该模型)中，特征F只带有'b‘或'c’值，那么我仍然在使用
浏览 2提问于2019-10-01得票数 0
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我使用xgb.cv函数在xgboost的R实现中对最佳超参数进行网格搜索。当将predictions设置为TRUE时，它将为折叠外观察提供预测。假设您使用的是提前停止，那么预测是对应于最佳迭代的预测，还是最终迭代的预测？
浏览 24提问于2020-10-02得票数 1
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这就是输入数据的样子(代表性样本)。 sample1 MAQSVNIQDQYLNQ
sample2 MAADRAQNLQDTFLNHV
sample3 MAERSQNLQ 我尝试使用seqinr库中的computePI()函数对第二列执行计算。为此，我需要将第二列中的字符串转换为单个字符的向量，并将其用作computePI()的输入。为此，我尝试使用strsplit()。它在单个字符串上工作： library(seqinr)
str <- c("MAQSVNIQDQYLNQ")
unlist(strsplit(str, spli
浏览 18提问于2020-10-21得票数 0
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我尝试在R中使用xgboost从我的数据中获取规则(gbtree)，这样我就可以在其他系统中使用这些规则(而不是带有‘predict’的预测数据)。输入数据有appr。具有二进制稀疏数据的1500列和40兆行，并且标签也是二进制列。
library(xgboost)
library(Matrix)
labels <- data.frame(labels = sample.int(2, m*1, TRUE)-1L)
observations <- Matrix(as.matrix(data.frame(feat_01=sample.int(2, size=100, T) -1,
浏览 12提问于2017-03-09得票数 0
9回答
问题是，由于列车数据大小，我的列车数据无法放入RAM中。因此，我需要一种方法，首先在整个列车数据集上建立一棵树，计算残差，再建一棵树等等(就像梯度提升树那样)。显然，如果我在某个循环中调用model = xgb.train(param, batch_dtrain, 2) --这不会有帮助，因为在这种情况下，它只是为每个批重新构建整个模型。
浏览 6提问于2016-06-28得票数 55
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我有一个数据库，和一个由O/R-Mapper创建的实体集，使用LINQ的所有这些。
在O/R-Mapper中，我需要为每个表输入一个表名(源)，用于LINQ生成的SQL。在.dbml文件中，它看起来像这样：
<Table Name="dbo.Customers" Member="Customers">
现在，我想在运行时更改这个表名，这样就可以对其他表运行SQL (例如，customers2008而不是customer )。
有没有办法在运行时改变表名(源名)？
更新在一些测试之后，令我沮丧的是，我不得不发现XmlMappingSource确实使未持
浏览 1提问于2009-02-24得票数 6
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我使用了Scikit-learn API for XGBoost (python中的)。我的准确率约为68%。我使用相同的参数集并使用XGBoost的Learning API；我的准确率约为60%。我的理解是Scikit-learn API是Learning API的包装器，因此它们应该给我相同的结果。我不明白为什么这两个API会得到不同的结果。 cores=16
random_state=0
params = {
'n_estimators': 100,
'learning_rate': 0.1,
浏览 14提问于2019-05-04得票数 2
我对一般的科学知识学习和机器学习都很陌生。
我目前正在设计一个支持向量机来预测某个特定的氨基酸序列是否会被蛋白酶切割。到目前为止，支持向量机方法似乎运行得很好：
我希望可视化这两类之间的距离(剪切和未切割)，因此我尝试使用线性判别分析，这与主成分分析类似，使用以下代码：
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2)
targs = np.array([1 if _ else 0 for _ in XO
浏览 1提问于2016-08-22得票数 2
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我正在处理一个非常大的数据集，使用xgb.train()中的D1参数的培训延续将从中受益。dataset本身的标签(Y)有4个类，并且高度不平衡，所以我想为它生成每个标签PR曲线来评估它的性能，因此需要使用一个vs rest分类器将每个类作为自己的二进制问题来处理。经过大量阅读，我还没有在xgboost库中找到与sklearn的OneVsRestClassifier相当的内容。有人能提供一些关于如何使用XGBoost库来持续训练1-VS-rest分类器的指导吗？提前谢谢你。
浏览 0提问于2021-04-20得票数 0
1回答
我正在进行文本分类，在特征提取步骤之后，我得到了漂亮的矩阵，为此，我尝试使用以下增量学习：
import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import ShuffleSplit, train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score as acc
def incremental_learning2(X, y):
# split data into training and testing sets
# then split training set in
浏览 3提问于2017-03-27得票数 0
回答已采纳
我是这个领域的新手，正在尝试阅读一些代码来做我的家庭作业
在这种情况下，程序员将整个训练数据分成两部分，只使用一部分来训练和预测另一部分。我对此以及测试部分感到困惑。
test_data = pd.io.parsers.read_csv("./features/test/all_features.csv", sep=" ")
train_data = pd.io.parsers.read_csv("./features/train/all_features.csv", sep=" ")
split = ShuffleSplit(
浏览 0提问于2016-11-22得票数 0
3回答
我正在使用SqlbulkCopy将excel数据导入到sql server中，但问题是我希望防止输入任何重复的记录。是否有一种方法可以忽略或自动删除重复项？
protected void Button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
string strFileType = System.IO.Path.GetExtension(FileUpload1.FileName).ToString().ToLower();
string strFileName = FileUpload1.PostedFile.FileName.ToString
浏览 0提问于2012-10-24得票数 4
回答已采纳
我有两个PHP页面: page1.php和page2.php。在page1.php中有一个表单，其中有一个输入框和一个可点击的按钮。该按钮将触发的操作将是page2.php。我的问题是，如何在不丢失先前存储的数据的情况下，将输入框中输入的数据存储在page2.php中。我已经使用$_SESSION' data‘捕获了数据，但是，每次我按下page1.php上的按钮时，page2.php上的数据都会刷新。
浏览 2提问于2013-05-29得票数 1
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在TensorFlow中，我们使用一个名为ReduceLROnPlateau的回调，当我们的模型停止学习时，它会稍微降低我们的学习速度。有人知道如何在XGBoost中这样做吗？当XGBoost模型停止学习时，我想知道是否有减少学习的方法。
浏览 1提问于2021-08-26得票数 4
我试图在Python上使用xgboost。
这是我的密码。xgb.train可以工作，但是我在使用xgb.cv时出错了，尽管我似乎使用了正确的方法。
以下几点对我来说是可行的：
###### XGBOOST ######
import datetime
startTime = datetime.datetime.now()
import xgboost as xgb
data_train = np.array(traindata.drop('Category',axis=1))
labels_train = np.array(traindata['Categor
浏览 4提问于2016-06-06得票数 8
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