xgboost

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Lesen XGBoost Modell in C++

Ich trainierte mein Modell in R mit XGBoost und jetzt müssen Vorhersagen in C++. Ich versuche, die Modelldatei in C++ unter Verwendung XGBoosterLoadModel Funktion zu laden. Mein Code kompiliert gut, a

c++ unit-testing visual-studio-2013 xgboost 2016-07-11

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Wie kann ich xgboost optimieren, um einer Variablen mehr Gewicht zuzuweisen?

Ich habe historische Kaufdaten für einige 10k Kunden für 3 Monate, ich möchte diese Daten für Vorhersagen über ihren Kauf in den nächsten 3 Monaten verwenden. Ich verwende Kunden-ID als Eingabevariabl

r tweak xgboost 2016-08-01

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Represent xgboost Modell als utf-8

Aus einigen historischen Gründen kann ich nur Xgboost Modell auf einer Maschine trainieren, und auf der anderen Maschine, und für die Übertragung meines Modells bin ich gezwungen, nur json Dateien =>

python json serialization pickle xgboost 2016-07-05

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Feature Bedeutung mit XGBClassifier

Hoffentlich lese ich das falsch, aber in der XGBoost-Bibliothek documentation, gibt es eine Notiz der Extrahierung der Feature Wichtigkeit Attribute mit feature_importances_ ähnlich wie sklearn zufäll

python scikit-learn xgboost 2016-07-05

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Wie benutzerdefinierte Kreuzvalidierung mit XGBoost verwendet wird

Ich verwende den R-Wrapper für XGBoost. In der Funktion xgb.cv, ein Parameter ist folds mit der Beschreibung Liste eine Möglichkeit der Verwendung einer Liste von vordefinierten CV liefert Falten (jed

r xgboost 2016-07-09

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Fehlender/bin Ordner von MinGW-W64 Installation

Momentan arbeite ich durch this walk-through auf, wie man das xgboost Paket für Python erhält. Ich bin auf Windows 10 ausgeführt. Ich habe gerade C:\Program Files\mingw-w64\x86_64-5.3.0-posix-seh-rt_v

python windows git xgboost 2016-07-12

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R xgboost - Wie verwendet man lokale Datendateien?

Ich habe eine große Datenmenge, und ich versuche, R-Paket xgboost zu verwenden, um eine Regression darauf durchzuführen. Die Funktion xgboost sagt, dass das Argument data eine lokale Datendatei sein k

r xgboost large-data 2016-07-17

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Werden nichtlineare Regressionsalgorithmen besser funktionieren, wenn sie mit normal verteilten Zielwerten trainiert werden?

Nachdem ich viele Transformationen herausgefunden habe, die auf die Zielwerte (y-Spalte) eines Datensatzes angewendet werden können, wie Box-Cox-Transformationen, habe ich gelernt, dass lineare Regres

algorithm machine-learning xgboost non-linear-regression 2016-07-22

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XGboost - Erhöhung der Trainingsfehler "mae"

Ich bin mit XGBoost XGBRegressor mit Python und Datenmenge, die wie folgt aussieht: click_id | manufacturer | category | delivery_time | price | revenue 1 |10 | 100 | 24 | 100 | 0 2 |10 | 100 | 24 | 1

python machine-learning regression xgboost 2016-07-24

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Namen Bedeutung Grundstück verfügen nach Vorverarbeitung

Bevor ein Modell baut Ich mag diese X = StandardScaler(with_mean = 0, with_std = 1).fit_transform(X) und nach dem Bauprozess eines Feature Bedeutung Grundstück machen Skalierung xgb.plot_importance(

python xgboost 2016-07-26

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