我花了一段时间在基于xgboost库版本0.9 (Windows上的Anaconda的Python)的XGBRegressor上进行超参数调优。以下是简化的代码： from xgboost import XGBRegressor 'max_depth': 9, 'colsample_bylevel': .9,
'o
浏览 61提问于2021-04-12得票数 0
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我正在尝试让javascript setTimeout函数使用回调，但是从函数中得到了“缺少形参”错误...
浏览 3提问于2011-08-22得票数 0
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我使用了一个xgboost.XGBRegressor模型和它的sklearn函数.predict()和.predict_proba()来进行预测，但是事实证明mlflow并不支持实现sklearn API有没有办法将xgboost.Booster转换回实现sklearn API函数的xgboost.sklearn.XGBRegressor对象？
浏览 68提问于2020-09-20得票数 2
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我需要量化我的模型中的特性的重要性。但是，当我使用XGBoost进行此操作时，根据我是使用变量重要性图还是使用特性的重要性，我得到了完全不同的结果。下面是这个情节：但是model.feature_importances_的输出给出了完全不同的值：
array([ 0. , 0.
浏览 0提问于2018-07-09得票数 8
# Run GBM on training datasetpts_xgb = xgb.XGBRegressor(objective="reg:squarederror
浏览 180提问于2021-04-25得票数 2
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xg_reg = xgb.XGBRegressor(objective ='reg:squarederror', colsample_bytree=0.3, learning_rate = 0.1,
浏览 2提问于2021-07-04得票数 1
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我有一些非常不平衡的数据(3%是积极的)，我正在使用xgboost进行一些学习。这个文件非常大，我之前尝试过逻辑回归、随机森林和支持向量机(只使用整个数据的一些子样本，因为数据太大了)。为了解决数据不平衡的问题，我尝试了使用SMOTE的类权重和平衡数据(这会使数据变得超级大)。但这些似乎都无济于事。当我使用上面提到的任何一种方法时，准确率都会变得更差。有什么办法可以解决这种数据不平衡的问题吗？x
浏览 2提问于2017-05-27得票数 0
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TPOT的产出如下：到目前为止我的代码是：from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
xgb2 = XGBRegressor(**args2)
rf = RandomFo
浏览 14提问于2021-11-02得票数 0
我要做一些JS功能
可以这样说：functon my_function(numberoftimes, secondsdelay){$.ajax( type: "GET/POST",
浏览 4提问于2012-11-07得票数 0
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我试图在python中使用XGBoost进行logistic回归。我这样称呼它from xgboost import XGBClassifier
y_train = np.array([0, .25, .75, 1])
"objective": "reg:logistic"model.fit(x_train, y_train)
print
浏览 0提问于2020-04-09得票数 1
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conda install -c anaconda py-xgboost在Jupyter Notebook中，我可以导入XGBRegressorXGBoostErrorTraceback (most recent call last)----> 1 xgb = XGBRegressor
浏览 3提问于2018-10-25得票数 0
我试图对XGBRegressor进行子类化，以创建一个自定义的与GridSearchCV嵌入的scikit学习兼容的估值器。我一直收到TypeError消息说"super()不带关键字参数“。from xgboost.sklearn import XGBRegressorfrom sklearn.datasetsrandom_state=42)
parameters = {'n_estimators': [10, 20], &#x
浏览 20提问于2021-12-22得票数 1
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reg = XGBRegressor(learning_rate=0.1, n_estimators=30, max_depth=4, min_child_weight=4, gamma=0.1,
浏览 55提问于2019-01-10得票数 4
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Accuracy: 0.819880412472 Recall: 0.85583736242alg = XGBRegressor
浏览 11提问于2019-12-23得票数 2
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如何防止在GSignal中的第一个信号处理程序回调中调用更多的信号处理程序？
例如，我为相同的信号"mysignal“注册了三个函数-- func1、func2和func3。ie func1可以根据获取的入参来决定func2和func3是否可以获取回调。
浏览 2提问于2010-08-04得票数 1
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用PYTHON写了一个网站，通过云服务的计划任务进行运行。但每次访问要很久才能才能打开，查看了CPU和内存使用量都在50%以下，还可能有哪些地方影响访问速度啊
浏览 338提问于2021-08-18
我正尝试将RandomizedSearchCV应用于RegressorChain XGBoost模型，但遇到错误:参数learning_rate对于estimator无效(base_estimator=XGBRegressor相同的模型(XGBRegressor和RegressorChain)单独工作也很好。sqrt"], 'booster': ["dart", "gblinear"]
浏览 180提问于2021-08-20得票数 0
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不工作： import warnings
warnings.filterwarnings('ignore') 我得到的警告是： [14:24:45] WARNING: C:/Jenkins/workspace/xgboost-win64_release_0.90/src/objective/regression_obj.cu:152: reg:linear is now deprecated in favor of reg:squarederror. 它使我在单元格中的输出变得混乱。
浏览 43提问于2019-10-10得票数 16
我有一个用jquery dataTables构建的htnl表。我使用的代码是： "sPaginationType": "full_numbers", "aaSorting": [[1,"desc"]], { "bSortable": false, "aTa
浏览 6提问于2013-01-16得票数 1
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我试图在XGBRegressor上预测数据，但当我拟合模型时，它给出了无效形状的值错误。从xgboost导入XGBRegressorValueError:标签的形状无效：(4074
浏览 4提问于2021-12-04得票数 0
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