如何将预测应用于xgboost交叉验证
预测应用于xgboost交叉验证的过程如下：
- 首先，了解xgboost和交叉验证的概念：
- xgboost是一种高效的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。
- 交叉验证是一种评估模型性能的方法，将数据集分成多个子集，轮流将其中一个子集作为测试集，其余子集作为训练集。
- 准备数据集：
- 将数据集划分为训练集和测试集，通常采用随机划分或者按时间顺序划分。
- 确保数据集中的特征和标签已经进行了预处理和编码。
- 构建xgboost模型：
- 导入xgboost库，并根据需求选择合适的参数进行模型初始化。
- 使用训练集进行模型训练，调整参数以提高模型性能。
- 使用测试集进行模型评估，计算模型的准确率、精确率、召回率等指标。
- 应用交叉验证：
- 将数据集划分为K个子集，通常采用K折交叉验证。
- 对于每个子集，将其作为测试集，其余子集作为训练集。
- 重复K次，每次选择不同的子集作为测试集，最终得到K个模型和评估指标。
- 预测应用于xgboost交叉验证：
- 在交叉验证过程中，可以使用训练好的xgboost模型对测试集进行预测。
- 对于每个测试样本，模型会给出一个预测结果。
- 可以根据预测结果和真实标签计算评估指标，如准确率、精确率、召回率等。
总结： 预测应用于xgboost交叉验证是一种评估xgboost模型性能的方法。通过将数据集划分为训练集和测试集，并使用交叉验证的方式进行多次模型训练和评估，可以更全面地了解模型的性能。在交叉验证过程中，可以使用训练好的xgboost模型对测试集进行预测，并计算评估指标。这样可以更准确地评估模型的泛化能力和稳定性。
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1回答
在谷歌上搜索了一段时间后，我觉得这可能是一个荒谬的问题，但它来了。如果我使用下面的代码，我可以生成一个xgb回归模型，然后我可以用它来拟合训练集并评估模型。 xgb_reg = xgb.XGBRegressor(objective='binary:logistic', eval_metric = 'logloss',
#eval_metric = 'auc'
浏览 34提问于2021-08-13得票数 1
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我是在训练和预测相同的数据集，但我想执行10倍交叉验证和预测左外折叠，从而预测整个数据集。我该怎么做？我所使用的图书馆如下：import xgboost as xgb
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我正在尝试理解XGBoost中的多类分类是如何工作的。因此，如果将一个新的预测向量传递给XGB模型，回归树将产生一个实际值，即“预测”，其(加权)组合是增强模型预测。从this question和论文中的文档中，我推测softmax激活函数被应用于增强的模型预测(实值？)，并且在将softmax应用于模型输出之后，通过优化交叉熵损失函数来确定树结构(例如分割点)。 我不清楚的是，三类概率究竟是如何获得的。我在Python和R中都使用了XGBoo
浏览 18提问于2020-01-16得票数 1
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我正在训练一个痛风病的xgboost模型，在我抽样的1:7病例控制比率的训练集上(在病例中丰富)。我有220个特性，我达到一个交叉验证的0.90的AUC。对于缺少的值，我使用了一个特殊的值-65336，我不告诉XGBOOST --我让它处理缺失的值，就像对待其他值一样。然后，我告诉XGBOOST missing_value=-65336：
列车种群的交叉</em
浏览 0提问于2017-08-06得票数 1
在R包中，我可以指定predictions=TRUE来保存交叉验证期间的意外预测，例如：data(mtcars) max_depth我在python中找不到xgboost.cv的一个xgboost.cv参数。
浏览 17提问于2016-10-28得票数 5
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XGBoost库通过xgboost.cv()拥有自己的交叉验证的实现。看起来，它需要将数据存储为DMatrix。不用使用xgboost.cv()，我可以使用XGBoost的雪橇与GridSearchCV()、RandomizedGridCV或cross_validate()一起使用sklearn执行交叉验证。如果我使用交叉验证的sklearn实现，我可以使用pandas.DataFrame的S和熟悉的sklearn函
浏览 0提问于2022-12-28得票数 0
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我想通过将支持向量机分类器应用于大小为1089*43093的数据矩阵S来执行解码，并且标记为r的标签的预测精度是基于11折交叉验证分类procedure.The 11折交叉验证基于数据矩阵S来计算的，数据矩阵具体地说，这种交叉验证只用于计算预测精度r。有人能给我一些建议吗？非常感谢!
浏览 1提问于2014-08-09得票数 0
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我明白k-折叠是如何为时间序列工作的，但我如何将它与简历结合起来呢？在这种情况下，我建议保存最后一个定标器，因为这将适合于数据的4/5(如果是k=5)，让它适合于最新的数据。这是正确的做法吗？
浏览 5提问于2020-10-15得票数 2
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3回答
我是相当新的sci学习，并一直试图超调调调XGBoost。我的目标是使用早期停止和网格搜索来调整模型参数，并使用早期停止来控制树数，避免过度拟合。由于我使用交叉验证的网格搜索，我希望也使用交叉验证在早期停止标准。到目前为止，我的代码如下所示：import pandas as pdimport xgboostvariables
y_train = train.price_doc
浏览 10提问于2017-05-09得票数 14
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R中几乎所有的机器学习包/函数都允许您在训练模型时获得交叉验证性能指标。据我所知，使用xgboost进行交叉验证的唯一方法是像这样设置一条xgb.cv语句： prediction = T但是，即使使用prediction = T选项，您也只能从训练数据中获得预测结果
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对于这两种方法，我得到了非常不同的结果，这是有意义的，因为方法1的特征重要性图表明，第一级预测<
浏览 0提问于2018-05-26得票数 6
2回答
使用时："keep_cross_validation_fold_assignment": True有没有关于如何在Python中做到这一点的线索？
浏览 6提问于2018-07-21得票数 4
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如何将保存为.pickle文件的模型转换为tar.gz格式？
这是一个使用Scikit-学习和交叉验证进行培训的XGBoost模型。在Amazon中部署所需的tar.gz格式。
浏览 9提问于2022-03-02得票数 -1
此函数是否也提供来自交叉验证预测的这些指标？我好像找不到他们。library(h2o)data(Sonar)
mdl = h2o.xgboost(x=names(Sonar
浏览 20提问于2019-05-07得票数 1
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我想创建两个二元预测模型:一个是截止点严格大于0.5 (为了获得更少的信号，而是得到更好的信号)，另一个是截止点严格小于0.5。
进行交叉验证时，我们有一个与截止点等于0.5相关的测试误差。我将讨论用于Java的XGBoost。
浏览 2提问于2018-07-17得票数 0
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多类分类问题的步骤
、、、
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浏览 0提问于2021-10-04得票数 0
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我有下面的R代码，它在一组训练和测试数据上运行一个简单的xgboost模型，目的是预测一个二元结果。1)阅读相关的库。library(xgboost)library(caret)train.raw = read.csv("train_data", headertrain.c1 = subset(train.df , outcome == 1)3)对格式正确
浏览 0提问于2017-09-20得票数 0
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浏览 10提问于2019-01-03得票数 0
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似乎科学知识的GridSearchCV收集其(内部)交叉验证折叠的分数，然后在所有折叠的分数之间进行平均。我想知道这背后的理由。乍一看，将交叉验证折叠的预测收集起来，然后将所选的评分标准应用于所有折叠的预测，似乎更加灵活。相反，我想先收集所有预测，然后再将我的评分标准应用于所有预测。或者这是否涉及推理中的错误？更新：通过创建一个基于GridSearchCV的自定义网格搜索类来解决这个问题，不同之处在于，预测<
浏览 0提问于2017-11-30得票数 5
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