問題タブ [xgboost]

の使い方を学んでxgboostいて、ドキュメントを読みました! ただし、スクリプトの出力が0~~2. 最初は、分類であるため、0または1のいずれかになるはずだと思っていましたが、binary0または1の確率であると読みましたが、一部の出力は1.5+（少なくともCSVでは）意味がありません私に！

問題がxgboostパラメーターにあるのか、csv の作成にあるのかわかりません。この行、np.expm1(preds)、それが であるべきかnp.expm1どうかはわかりませんが、何を変更できるのかわかりません!

結論として、私の質問は次のとおりです。

出力が 0 または 1 ではなく、代わりに 0.0xxx および 1.xxx になるのはなぜですか?

これが私のスクリプトです：

Rでxgboostを使用しています。

入力として行列を使用して xgb 行列を作成しましたが、行列データの列数を減らすとエラーが発生します。

これは機能します：

これはしません:

xgb.setinfo(dmat, names(p), p[[1]]) のエラー: ラベルの長さは、入力データの行数と等しくなければなりません

初めて CRAN の xgboost パッケージを使用しています。

モデルを次のように作成します。

電話xgb.importanceするとエラーが発生します：

Error in readLines(filename_dump) : 'con' is not a connection

理由はありますか？

次のように xgboost モデルを実行しています。

可変重要度行列はうまくプロットされますが、次のようにすると

RStudio は新しいブラウザー ウィンドウを開き、大量の HTML を表示しますが、画像は表示しません。HTML には、グラフなどの作成に必要なスクリプトなどのすべての詳細が含まれていますが、これらの Java スクリプトを持っていないため、重要度マトリックスをプロットするように機能するはずだと考えていました。

私は何が欠けていますか？

xgboost では、 のパラメーターを設定することができweightますDMatrix。これは明らかに、各値が対応するサンプルの重みである重みのリストです。これらの重みが勾配ブースティング手順で実際にどのように使用されているかについての情報は見つかりません。それらは関連していetaますか？

たとえば、weightすべてのサンプルを 0.3 に設定して 1 に設定すると、0.3に 1etaに設定するのと同じことになりますか?etaweight

Windows 7 に Anaconda python をインストールしてから、次の手順に従って xgboost パッケージを手動でインストールしました: How to install xgboost package in python (windows platform)? (anaconda の下ではなく、別のディレクトリにインストールされます)

私はtest.pyに以下を入れました：

コマンド ラインから (たとえば、cygwin から) インポートすると、正常に機能します。しかし、Anaconda に付属の Spyder IDE または IPython を使用すると、

sys.executable を確認しましたが、シェルと IPython で同じ python を実行しています。print sys.path は、どちらの場合も適切な場所がパスの一部であることを示しています。何が起こっているのですか？IDE を使用できるようになりたいと思います。

XGBOOST ライブラリを使用して売上予測をしようとしています。しかし、私は Python よりも Java に精通しているため、Java API を使用しています。また、検証しようとしているもう 1 つのことは、同じデータセットを使用してモデルをトレーニングするときに、Python と Java を使用した場合にパフォーマンスに関連する利点があるかどうかです。

しかし、問題は、 Pandas、SciKitなどに対応する Python の同等のライブラリを見つけるのに苦労していることです。そのため、次のライブラリを使用して DataFrame を構築し、それらを操作しました。次に、それを CSV ファイルにダンプし、別のライブラリを使用してデータを読み取り、トレーニング データ セットと検証データ セットの 80/20 分割を実行します。データを XGBOOST ライブラリに読み込んで DMatrix を作成する前に、もう一度出力を CSV ファイルにダンプします。

ライブラリ:

• DataFrameの結合
• データを 80/20 に分割するための Weka
• モデリング用の公式 XGBOOST JVM パッケージ

これは、Java でこの分析を実行する効率的または正しい方法ではないことを私は知っています。しかし同時に、これがすべてJavaまたはJavaのライブラリを使用して行われている例は見当たりません。

ライブラリの Java 実装を使用してデータの XGBOOST 分析を実行した人がいるかどうかを確認したかったのです。また、パッケージを使用して DataFrame を作成した場合は、データをトレーニング データセットとテスト データセットに分割する前に、操作などを実行します。

どんな助けでも彼は高く​​評価します。

Mac に OpenMP 対応の xgboost をインストールしようとしています。問題なくインストールgccしました：

次に、git リポジトリのクローンを作成します。

しかし、私が行うとエラーが発生します

これが私が得るエラーです。この問題の解決にご協力いただければ幸いです:

Macにxgboostをインストールしようとしています。githubの指示に従いましたが、実行するmake -j4とエラーが発生します。

make（なしで-j4）実行すると、次のようになります。

これを引き起こしている原因と、それを修正する方法はありますか?

ar間違っているかもしれませんが、Mac のアーカイブ ユーティリティが古すぎる (2005 年以降)ためだと思います。

arOS X で最新バージョンに更新する方法はありますか?

参照用のメイクファイルは次のとおりです。

どうもありがとう。

Xgboost を使用しようとしていますが、インストールで問題に直面しています。私はMacを使用しており、同じためにpythonノートブックjupyterを使用しています。コマンドラインを開いて使用pip install xgboostすると、正常にインストールされましたが、コードで使用しようとすると、 誰か助けてもらえますかimport xgboost as xg? ImportError: No module named xgboost