如何将经过训练的xgboost基模型参数加载到xgboost中？
将经过训练的xgboost基模型参数加载到xgboost中，可以通过以下步骤实现：
- 导入必要的库和模块：
import xgboost as xgb
import pickle- 加载经过训练的基模型参数：
with open('xgboost_model.pkl', 'rb') as f:
model_params = pickle.load(f)这里假设经过训练的基模型参数保存在名为xgboost_model.pkl的文件中。
- 创建一个新的xgboost模型对象：
model = xgb.XGBRegressor()这里以回归模型为例，如果是分类模型，可以使用xgb.XGBClassifier()。
- 将加载的基模型参数设置给新的xgboost模型：
model.set_params(**model_params)- 使用加载的模型进行预测或其他操作：
# 假设有一个测试数据集X_test
y_pred = model.predict(X_test)通过以上步骤，你可以成功将经过训练的xgboost基模型参数加载到xgboost中，并使用加载的模型进行预测或其他操作。
关于xgboost的更多信息和使用方法，你可以参考腾讯云的相关产品和文档：
请注意，以上答案仅供参考，具体实现方式可能因实际情况而异。
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在Python中使用基础API (即xgboost.train(args))训练和保存xgboost模型时，我们可以使用.save_model()保存参数： import xgboost
model = xgboost.train(args) # Learning API
model.save_model(args)
loaded_model = xgboost.XGBRegressor() # Scikit-Learn API
loaded_model.load_model(args) 我们如何将这个经过训练的模型加载到中？我的目标是将一个经过训练的xgboost模型(使用Lear
浏览 100提问于2021-07-15得票数 0
我在0.6版本中使用他们的sklearn api训练了一个XGBoost模型，所以分类器属于XGBClassifier()类。我已经将其保存为pickle格式。
然而，最近我需要将我的整个环境迁移到XGBoost 3.6，以及Python1.0的更新版本。
我尝试过遵循他们关于加载/保存模型()的指南，但似乎旧的XGBClassifer模型没有任何这些方法。
如何处理这个经过训练的XGBClassifier()对象，以便可以将其转换为在XGBoost 1.0中可加载？
我有一个经过训练的XGB模型，使用他们的sklearn api (XGBClassifier())从0.6版本开始，我如何将其
浏览 1提问于2021-03-06得票数 0
我打算在SparkML管道中使用经过训练的带有tree_method='exact‘的xgboost模型，因此我需要使用XGBoost4J-Spark；但是文档显示“分布式和外部内存版本只支持近似算法。”()。有什么办法可以解决这个问题吗？
或者，我可以使用基于C的xgboost来训练模型，以及如何将训练后的模型转换为XGBoostEstimator，这是一个SparkML估计器，可以无缝地集成到SparkML管道中。有没有人遇到过这样的转换器？
我不介意在单个节点上运行，而不是在集群上运行，因为我可以等待。
任何真知灼见，我们都很感激。
浏览 3提问于2018-03-13得票数 2
我有一个关于coremltools的问题。
我想将经过训练的xgboost分类器模型转换为coreML模型。
import coremltools
import xgboost as xgb
X, y = get_data()
xgb_model = xgb.XGBClassifier()
xib_model.train(X, y)
coreml_model = coremltools.converters.xgboost.convert(xgb_model)
coremltools.save('my_model.mlmodel')
错误信息如下：
>>>
浏览 0提问于2018-01-01得票数 4
1回答
有没有什么方法可以直接从xgboost.cv访问经过训练的xgboost模型？或者在这种情况下，我必须手动循环折叠并执行拟合吗？
xgb.cv(param, dtrain, num_round, nfold = 5, seed = 0,
obj = logregobj, feval=evalerror)
浏览 16提问于2016-09-19得票数 0
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1回答
我的xgboost模型使用xgboost软件包版本0.6训练用于python中的回归任务，它使用奇怪的值来划分。在培训数据集中根本不存在用作拆分标准的一些值。
示例：
有一个变量“text”，其中的值在缺少的一组中，1，2
然而，在经过训练的模型中，节点的分裂准则是“文本<4”。
如果在数据集中找不到这样的值(-> 4)，那么会有什么可能导致这种分裂呢?这种分裂不会增加信息增益，因为所有样本都在这个决策节点之后遵循一个分支。
浏览 2提问于2017-12-07得票数 2
1回答
我是朱莉娅的新手(与MATLAB一起使用)。我使用一些数据集，清理它并使用ScikitLearn中可用的工具编码分类变量，然后运行干净数据的XGBoost。
但是，我不能通过经过训练的XGBoost模型进行预测，因为ScitkitLearn和XGBoost都有一个名为predict的函数。请参阅下面的错误消息：
警告: ScikitLearn和XGBoost都导出了“预测”；它在模块Main中的使用必须是限定错误: LoadError: UndefVarError:预测未定义
问题是我不能将XGBoost的XGBoost函数定义为XGBoost.predict，因为这不起作用，这似乎是我所知
浏览 0提问于2019-09-29得票数 3
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1回答
我用scikit训练了一个模型--学习并将它保存在磁盘上。
joblib.dump(model, 'new_file_address')
我想知道到底有没有把这个经过训练的模型加载到角星
感谢您的关注。
浏览 0提问于2020-01-12得票数 1
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我正在探索R中的XGBoost。在训练模型之后，我想要查看特征重要性数据。
xgb.importance(model = bst)
上面的调用显示了以下错误。可能出了什么问题？
Error in xgb.model.dt.tree(feature_names = feature_names, text = model_text_dump, : feature_names has less elements than there are features used in the model
PN -I检查了xgboost代码的以下部分，但仍然无法找出实际问题。
# assign feature_
浏览 41提问于2019-12-01得票数 0
1回答
我在一个名为model_prep.py的文件中成功地训练了一个使用Google的卷积神经网络模型。该模型的准确率为92%。现在我对模型感到满意了，我使用了pyTorch来保存我的模型。
torch.save(model, '/content/drive/MyDrive/myModel.pt')
我对此的理解是，一旦对模型进行了充分的培训，我就可以使用pyTorch保存经过训练的模型，然后将其加载到未来的项目中，以便对新数据进行预测。因此，我创建了一个单独的test.py文件，其中加载了经过训练的模型，如下所示，
model = torch.load('/content/
浏览 2提问于2021-09-02得票数 0
如果我有一个训练有素的使用泡菜或Joblib的模型。让我们说它是逻辑回归或XGBoost。 我希望将该模型作为端点托管在AWS Sagemaker中，而无需运行培训作业。如何做到这一点。 #Lets Say myBucketName contains model.pkl
model = joblib.load('filename.pkl')
# X_test = Numpy Array
model.predict(X_test) 我对sklearn_estimator.fit('S3 Train, S3 Validate' )不感兴趣，我有经过训练的
浏览 7提问于2020-09-09得票数 3
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1回答
我知道如何在XGBoost中实现线性目标函数和线性增强。我的具体问题是:当算法适合残差(或负梯度)时，它是在每一步使用一个特征(即单变量模型)还是使用所有特征(多变量模型)？
任何关于XGBoost中线性提升的文档的引用都将不胜感激。
谢谢!
编辑:在XGBoost中可以通过将“助推器”参数设置为“gblinear”来实现线性增强。关于线性助推的有用信息，请参见：http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3885826/。注意，我说的不是目标函数(也可以是线性函数)，而是助推函数本身。
浏览 0提问于2016-08-17得票数 2
据我所知，正则线性回归模型已经最小化了平方误差，这意味着它是这个度量的理论上最好的预测。xgboost的“reg:线性”目标除了最小化平方误差之外，还能做其他的事情吗？
浏览 0提问于2019-12-13得票数 3
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下面是我的场景:我用单机训练XGB模型，并希望将它加载到spark中来处理数据。有办法吗？
官方文档给出了一种用spark训练xgb模型的方法，并将其转换为本地模型。但它并没有给出相反的方向。
XGBoostClassificationModel.load只支持传递火花版本的xgb模型路径，如果传递本机模型的路径，它将报告错误。
根据github.com/dmlc/xgboost/ read /3689，步骤为1，读取本机增强器，2，构造模型
github.com/dmlc/xgboost/issues/3689只解决了2种构造模型，但我找不到一种用xgboost- resolves 1.0.
浏览 0提问于2020-04-21得票数 1
我是一个欺诈分析项目工作，我需要一些帮助，以促进。在此之前，我使用SAS企业Miner来学习更多关于model /集成技术的知识，并且我了解到boosting可以帮助提高模型的性能。
目前，我的小组已经完成了以下模型的Python:朴素贝叶斯，随机森林，和神经网络，我们希望使用XGBoost使F1-得分更好。我不确定这是否可能，因为我只遇到了关于如何做XGBoost或朴素贝叶斯的教程。
我正在寻找一个教程，他们将向你展示如何创建一个天真的贝叶斯模型，然后使用助推。在此之后，我们可以比较有和没有提升的指标，看看它是否有所改进。我对机器学习还比较陌生，所以我对这个概念可能是错的。
我考虑替换XGB
浏览 4提问于2019-10-26得票数 1
2回答
我有一个经过预先训练的XGBoost模型从一个泡菜文件中读取。当我试图在模型特性集之外的一些列上对新的数据集进行预测时，我收到了错误消息：
培训数据没有以下字段: column1、column2、.
我不介意将这些列排除在培训数据之外。我不想硬编码列名(有很多)，我只想找到训练列和预测数据集之间的交集。
是否有一种方法可以从经过训练的模型中提取特征名(显然，模型记录了字段名)，而不必返回我的训练数据集？
浏览 0提问于2019-03-12得票数 3
回答已采纳
我正在尝试加载一个经过训练的XGBoost模型，该模型已经保存在一个json文件中。我使用以下代码：
params= {'objective' : 'multi:softmax',
'eval_metric': 'mlogloss',
'num_class': 10,
'early_stopping_rounds': 10}
xgb = xgb.XGBClassifier(**params)
xgb.load_model("xgb_de
浏览 3提问于2021-05-04得票数 3
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我正在学习tensorflow。在完成了tensorflow教程MNist for expert ()之后，我尝试使用经过训练的模型来运行推理。
我制作了两个[28x28]图像，并将它们放入[28x28x2]数组并保存了Matlab文件。
然后我使用scipy.io将数组加载到python中。
然而，我的网络正在期待一个[2, 28, 28, 1]张量。
如何将[28x28x2]数组转换为[2, 28, 28, 1]张量？
浏览 1提问于2017-12-22得票数 1
我使用opencv进行车辆计数。如何将我的BackgroundSubtractorMOG对象(如BackgroundSubtractorMOG2等)保存到一个文件中，这样我就可以从文件中读取它，再次使用经过训练的背景模型，而不需要对它进行长时间的训练。
浏览 0提问于2014-12-09得票数 7
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我有一个在Java中通过Mallet训练的LDA模型。从Mallet LDA模型生成了三个文件，这允许我从文件运行模型并推断新文本的主题分布。
现在，我想实现一个Python工具，它能够根据经过训练的LDA模型，在给定新文本的情况下推断主题分布。我不想在Python中重新训练LDA模型。因此，我想知道是否可以将经过训练的Mallet LDA模型加载到Gensim或任何其他python LDA包中。如果是这样，我该怎么做呢？
感谢您的回复或评论。
浏览 18提问于2017-05-04得票数 5
在XGBoost回归预测价格时，如何获得系数，截取模型？如何像我们在线性回归状态模型中得到的模型进行总结？见下面的代码
from xgboost import XGBRegressor
# fit model no training data
model = XGBRegressor()
model.fit(X_train, y_train)
# make predictions for test data
y_pred = model.predict(X_test)
print("R^2: {}".format(model.score(X_test, y_test)))
rm
浏览 0提问于2019-07-31得票数 8
我正在使用Rasa NLU。我有3个模型使用不同的训练数据集使用相同的流水线进行训练。管道使用Spacy进行标记化并构建WordVec。
当我将这3个模型都加载到内存中时，Rasa将Spacy en_core_web_lg模型加载到内存中的确切次数是多少？我们可以在多个经过训练的NLU模型之间共享相同的Spacy模型吗？
浏览 0提问于2021-02-11得票数 1
1回答
我有一个经过训练的模型的HMM定义文件，但它是二进制的。如何将其转换为文本/ASCII以便于使用？我从获得了这个经过训练的模型
浏览 15提问于2015-06-02得票数 0
我在朱庇特笔记本(Google )中训练并保存了一个xgboost回归器模型，并试图将它加载到我的本地机器中，但没有成功。我尝试以多种格式保存和加载该模型：.pkl使用泡菜库，.sav使用joblib库或.json。
当我在VS代码中加载模型时，会得到以下错误：
XGBoostError(py_str(_LIB.XGBGetLastError() xgboost.core.XGBoostError: 10:56:21 ../src/c_api/c_api.cc:846: Check : str == '{‘(
这里有什么问题？
浏览 18提问于2022-12-03得票数 0
我已经创建了一系列模型，我想使用新数据进行预测。代码如下：
下面的代码可以工作，但这里只是为了重现数据(但我对这部分代码没有任何疑问)：
############## Pre-define some function ###########
logit2prob <- function(logit){
odds <- exp(logit)
prob <- odds / (1 + odds)
return(prob)
}
###################################################
data(iris)
df <
浏览 18提问于2020-02-11得票数 4
回答已采纳
当我使用xgboost来训练我的2-cates classification problem数据时，我想使用早期停止来获得最好的模型，但是我不知道在我的预测中使用哪一个会返回3种不同的选择。例如，我是否应该使用
preds = model.predict(xgtest, ntree_limit=bst.best_iteration)
或者我应该用
preds = model.predict(xgtest, ntree_limit=bst.best_ntree_limit)
或者两者都对，它们应该适用于不同的情况吗？如果是的话，我如何判断使用哪一种？
这里是xgboost文档的原始引文，但它没有
浏览 3提问于2017-04-21得票数 17
我使用joblib.load加载经过训练的模型文件xgboost.m(其他win10计算机训练模型)，但它不起作用： model = joblib.load('xgboost.m') 我的电脑也是win10的，但执行代码时出错： 2020-06-16 20:47:48 [1832] ERROR XgboostAlgObj.py:70: - Traceback (most recent call last):
File "D:/iWork/pp/python-schedule/oritek/task/component/XgboostAlgObj.py",
浏览 45提问于2020-06-16得票数 0
回答已采纳
我正在使用tidymodels包来使用XGBoost模型。 我的模型是 boost_tree(mtry = tune(), trees = 1000, learn_rate = tune())
%>% set_engine('xgboost', objective = 'binary:hinge' )
%>% set_mode('classification') 我想知道应该把L2正则化超参数λ放在哪里。 R xgboost文档列出了lambda术语， 但是在tidymodels boost_tree文档中没有lambda术语。
浏览 24提问于2021-07-07得票数 0
1回答
我很久以前就建立了一个logistic回归模型，我有这个系数。我没有保存模型对象本身，而是收集并保存了它的beta。
variables = ['inquiries', 'income', 'credit']
coeffs = [0.25, -0.34, -0.50]
如你所知，logistic回归概率计算如下：
xbeta = 0.25*inquiries - 0.34*income - 0.50*credit
prob = 1/(1+e^(-xbeta))
我的问题是：如何将这两个方程转换为PMML/JPMML，以便当(J)PMML被其他人调
浏览 0提问于2019-07-31得票数 1
我正在尝试加载经过训练的xgboost模型，以便在用Java编写的自定义UDF中使用。文件为zip格式，并存储在hdfs中。
我试着使用Path类来读取它，但它不起作用。
import org.apache.hadoop.fs.Path;
public EasyPredictModelWrapper loadModel(String xgBoostModelFile) {
if (model == null) {
synchronized (_lockObject) {
if (model == null) {
浏览 0提问于2019-05-27得票数 0
1回答
我正在使用mlr包和xgboost。我的想法是通过使用FeatureWrapper和TuneWrapper重新采样来创建一组略有不同的模型。在重采样完成后，我想继续调整每个模型，然后将它们组合成一个整体。
问题是，重采样过程留给我的是经过训练的模型，而不是mlr学习者：
# This code chunk does the trick for Step 1
my_learner <-
makeLearner(
"classif.xgboost",
my_task,
target = "y",
positive =
浏览 13提问于2019-07-30得票数 0
1回答
包装CNTK应用程序
、、、
我已经阅读了微软的OpenSource人工智能库CNTK的文档，并且了解了如何创建和训练神经网络。我还理解了如何将经过训练的结果“保存”到输出目录中。
然而，我没有办法将结果加载到神经网络中，甚至更复杂:我如何将经过训练的神经网络封装到一个应用程序中，这样我就可以在生产中实际使用它，而不仅仅是用于学术研究。
我想将我的神经网络集成到我的Python或C#应用程序中。如何将其包装成这样，以及如何创建接口以实现输入和输出？
浏览 0提问于2016-02-21得票数 10
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我正在尝试将一个经过训练的.onnx模型(来自神经风格的传输算法)加载到cv2中。我已经看到有一个
cv.dnn.readNetFromONNX()
函数，但cv2中没有这样的函数。我似乎无法将opencv作为cv导入或加载，因此似乎无法在cv2中加载我的模型。有人知道解决方案吗？
我基本上已经用这个脚本训练了一个模型，并通过添加以下内容导出了一个onnx模型
torch.onnx.export(style_model, dummy_input, "chipsoft_mod.onnx", verbose=True)
现在我想通过cv2阅读器运行经过训练的模型，但我失败了。
浏览 5提问于2018-11-09得票数 3
我正在尝试从分类学习者应用程序中保存和加载一个经过训练的模型，这样我就不必一次又一次地导出它。当使用命令predictFcn预测标签时，会发生以下错误：
无法识别的字段名"predictFcn“。
预设Error中的错误(第166行)
YPred(i,1) = trainedModel15m.predictFcn(XTrain_test(i，:))；
只有当我试图保存模型并将模型加载到工作区时，才会出现此错误。还有其他方法从分类学习者应用程序中保存一个经过训练的模型吗？还是我的代码出了什么问题？
提前感谢
浏览 2提问于2022-04-18得票数 0
我在cygwin下使用python，现在我需要安装xgboost。
当我在窗口中使用xgboost时。我首先使用libxgboost.dll使用mingw，然后使用python setup.py install成功安装。
但在锡格温，我需要的是libxgboost.so。所以我一步一步地遵循。
当我做了赛格温时，错误就会产生：
fopen64 not declared
我不知道如何避免这种情况，并使fopen64.
以及如何在cygwin环境下构建和安装xgboost？不生成在windows下使用！！
===============================
在注释之后:我在执行时运行此
浏览 3提问于2016-06-13得票数 0
3回答
我有一个标准的xgboost分类模型，它已经过训练，现在可以预测概率分数。然而，为了使用户界面更简单，我想把这个分数转换成一个五星级评分方案。即对分数进行离散化。
有什么明智的方法来获得这种量化的阈值，以便高评级代表高概率得分和高置信度？
例如，我正在考虑产生的置信区间，连同预测和分组高置信度高得分为5星。信心高，得分低，为1星级。高置信度、中高分、四星级等。
浏览 0提问于2018-03-11得票数 0
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1回答
我正在使用python2.7中最新版本的xgboost包，并根据我的问题，将xgboost成本函数更改为使用我自己定义的成本函数。几个问题：
在xgboost包的哪一部分，我应该找到并更改成本函数？更改成本函数后，如何将更新的代码添加到xgboost包中，以使用新的培训功能而不是xgboost的预定义函数？
浏览 0提问于2018-04-22得票数 4
我正试图为一个任务构建一个xgboost回归器或一个catboost回归器。我有一个可行的线性回归模型。我也为这项任务训练了一个xgboost回归模型，但它比线性回归模型更糟糕。我想知道是否有一种方法将线性回归权值(模型参数)作为初始参数集传递给xgboost (或catboost)模型，以确保性能增益？
例如，如果w0*x0 + w1*x1 + w2*x2 + w3*x3 = y是线性回归模型，那么有什么方法可以告诉xgboost从相同的方程开始(并且在训练时变得更好)？
浏览 0提问于2019-12-18得票数 0
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1回答
我试图构建一个二进制:logistic xgboost模型，但我希望概率的初始估计值是从查找表中得到的值(例如，一组特定的x值基于查找表有一个给定的y值)。我已经找到了xgb_model参数，但我不知道如何将具有概率的表转换为一个xgb_model，在这个xgb_model中，预测器是完全保留的。
这里的挑战是
查找表不适合用作二进制:logistic模型作为预测值不限于0和1，我不知道如何确保最终输出为1-1匹配。我正在考虑一些非常过火的东西，但我不知道如何在xgboost.中实现这一点。
浏览 0提问于2021-06-09得票数 4
我有一个来自eBrevia的经过训练的名称实体识别(NER)模型。我想知道是否有一种方法可以使用Python或Java编程将其加载到CoreNLP或Spacy中。 编辑:如果预训练的模型是一个pickle模型，有没有办法使用Corenlp或Spacy来加载它？ 提前感谢！
浏览 12提问于2019-10-03得票数 0
3回答
我有一个用Python和Keras实现的神经网络。一旦我训练了它，我就导出了模型，我得到了两个文件: model.js和model.h5。现在，我想在.NET项目中进行实时分类，并使用经过训练的神经网络进行分类。 在ML.NET中，有没有一种方法可以把用python导出的模型和经过训练的权重加载到模型对象中？ 我在documentation1中看到可以加载以前保存的模型，但显然是存储在.zip中，我找不到格式(可能是为了编写一个脚本，从python中获取模型并将其‘转换’为ML.NET模型。 显然，hdf5格式是一个standard2，有没有办法用ML.NET加载它？ 1 2
浏览 22提问于2019-04-30得票数 4
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1回答
CNN训练模型未正确保存
、、、、
我是一个使用tensorflow的新手，我建立了一个CNN，它经过训练和测试，准确率都达到了80-85%。我尝试使用model.save('example.h5')保存经过训练的模型，并使用files.download('example.h5')下载文件 之后，我尝试使用model = tf.keras.models.load_model('example.h5')将其加载到我的flask后端。 当我尝试对随机图像使用它时，感觉该模型以前从未训练过。有什么解决方案吗？谢谢
浏览 13提问于2020-06-19得票数 0
我一直在使用库来开发二进制分类模型。在训练了我的模型之后，我感兴趣的是将每棵树可视化，以便更好地理解我的模型预测。
为此，XGBoost提供了一个函数，但它只显示了该特性的整数索引。下面是我的一棵树的例子：
如何将特征名包含在此图像中而不是功能索引(f28)中？
浏览 3提问于2020-02-12得票数 2
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1回答
ML回归模型的验证与预测
、、、、
我有一年的电力数据，每隔15分钟一次，加上天气数据和一周的时间，一个热门的虚拟变量。
使用列车/测试拆分是验证模型的一种好方法吗？我试图用更多的变量来预测电力，比如天气和一周时间的假人。
首先，我在状态模型中用OLS回归剔除了一些虚拟变量，然后尝试用XG对模型进行拟合。有没有人会有更好的方法来拟合时间序列数据，验证ML模型，然后尝试用回归来预测电力呢？我的一些用于ML培训过程的Python代码：
# shuffle the DataFrame rows
df2 = df2.sample(frac=1)
train, test = train_test_split(df2, test_size
浏览 0提问于2023-04-06得票数 0
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上下文：，我已经训练了一个模型，它包含在一个图像中，classifier.This模型包含在一个then中，并且已经在网上接受了训练(使用google )，然后我将它下载为一个tf.savemodel对象。我想把这个经过训练的模型部署在一个PyQt5桌面应用程序上。
问题:当我试图在 (2020.1.3)代码中加载经过训练的模型时，我得到以下错误：
ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'class_name'
在处理上述异常的过程中，发生了另一个异常：
ValueError: Error converting
浏览 4提问于2020-08-28得票数 4
0回答
本周，苹果支持训练有素的ML模型。
如何将经过训练的Tensorflow模型( SavedModel格式的谷歌云机器学习引擎模型)转换为苹果模型(.mlmodel格式)？
浏览 4提问于2017-06-10得票数 2
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我在TensorFlow 1.14中构建了一个经过训练的模型，该模型使用(现在已被废弃的) 层(在中的TensorFlow 2.0中可用)，并且我正在尝试将旧层的权重移植到一个使用构建的新TensorFlow 2.0模型中，以获得一个等效的模型。
这样做的一个动机是能够在CPU上进行推断( tf.compat.v1.keras.layers.CuDNNGRU层只运行在GPU上)。另一个动机是对模型进行未来验证。
问题
如何将经过训练的tf.contrib.v1.keras.layers.CuDNNGRU层转换为等效的tf.keras.layers.GRU层？
浏览 4提问于2019-11-11得票数 2
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问题
这是SageMaker在us-west-1区域使用的的ECR许可吗？
"Effect": "Allow",
"Action": [
"ecr:GetAuthorizationToken",
"ecr:BatchCheckLayerAvailability",
"ecr:GetDownloadUrlForLayer",
"ecr:BatchGetImage"
],
"Resource": [
"arn:aws:ecr:us-west-1
浏览 1提问于2020-03-27得票数 1
我有一个使用TPOT的经过训练的模型。当我尝试将模型加载到ml-engine时，它说：No module named tpot.builtins.stacking_estimator
这个错误是有意义的，因为TPOT是一个外部包，不包括在云ML引擎运行时版本中。有什么办法可以绕过它吗？
浏览 5提问于2018-08-14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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