問題タブ [xgboost]
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xgboost - 「rank:pairwise」を使用した XGboost の出力は何ですか?
XGBoost の Python 実装を使用します。目的の 1 つはrank:pairwise、ペアワイズ損失を最小限に抑えることです ( Documentation )。ただし、出力の範囲については何も述べていません。-10～10の間の数字が見えますが、原則として-inf～infでいいのでしょうか？
r - R: 並列バックエンドを使用する場合、caret は PSOCKcluster のマスター ノードを使用しません
並列バックエンドを使用して、ハイパーパラメーターのグリッドでモデルcaretをトレーニングしようとしています。xgboost
Give Me Some Creditcaretデータを使用して、のハイパーパラメータ グリッド検索用の並列バックエンドを設定するコードを次に示します。
上のすべてのコアがhostsトレーニングに使用されていることを確認しましたが、masterノードではプロセスが使用されていません。これは予想される動作ですか？この動作を変更し、処理のためにマスター ノードのコアを活用する方法はありますか?
r - Rでxgboostパッケージを使用してマルチクラス分類の出力を解釈するには?
私は XGBOOST のパッケージを初めて使用します。複数クラスの分類問題に使用したいと考えています。
現在、30 個のクラス (またはラベル) があり、それらを整数 (0 ～ 29) に変換しました。次に、データ セットに対して XGBOOST パッケージの xgboost() メソッドを実行します。モデルを構築したら、predict() メソッドを使用して新しいテスト データを予測します。最後に、最終出力として数値のベクトルを取得しました。ところで、すべての数字は 0 から 1 の間です。
では、出力をどのように解釈できますか? その確率ですか？しかし、どのクラスに関連付けるべきかをどのように知ることができますか?
ありがとう
classification - xgboost パッケージを使用した分類モデル
xgboost モデルの有効な引数として、文字を因子変数 (例: "A" "B" "C") に変換し、さらに数値因子変数 (例: "0" "1" "2") に変換しました。数値因子を因子変数に戻すには、どの関数を使用できますか? 分類モデルで使用する必要があります。
xgboost - XGBoost はどのように並列計算を行いますか?
XGBoost は、前のモデルの残差をモデル化する追加トレーニングの方法を使用します。
これはシーケンシャルですが、並列計算はどのように行われるのでしょうか?