MPR | xgbclassifier 예제
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xgbclassifier 예제

xgbclassifier 예제

소스 코드를 확인하면 alpha가 reg_alpha의 별칭에 불과하다는 것을 관찰할 수 있습니다. 파일> param.h 와 gblinear.cc. 기사의 섹션 2에서 Python의 경우 이름과 유사한 매핑을 언급합니다. 당신은 코드에서 알파나무의 경우에 사용되는 위치를 말해 줄 수 있습니까? 효과는 무엇입니까? 또한, 이력서의 개선은 여전히 개선이 이러한 매개 변수의 튜닝과 예를 들어 데이터 분리에 기인주장 당신의 std보다 작다. 데이터를 기반으로 동일한 예제를 다시 만들었습니다. 분산 교육을 위한 다스크 확장. 예제는 xgboost/데모/다스크를 참조하십시오. 각 데이터 예제가 지정된 클래스의 확률을 예측합니다. 안녕하세요 제이슨, 나는 여기에 예제 코드를 실행하고 하나의 오류로 반환 : 나는 우리가 가장 중요한 기능을 추출하고 그 기능과 물류 회귀에 맞게 xgboost를 사용할 수 있습니다 들었다. 예를 들어 1000개의 기능으로 구성된 데이터 집합이 있고 xgboost를 사용하여 상위 10가지 중요한 기능을 추출하여 다른 모델의 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 이러한 물류 회귀, SVM,…

RFE를 사용하는 방식입니다. 이것은 빠르고 좋은 결과를 보여주는 XGBoost 기계 학습 알고리즘의 개요입니다. 이 예제에서는 Scikit-learn의 조리개 데이터 집합과 함께 다중 클래스 예측을 사용합니다. 다음은 일부 시작 분포와 XGBoost와 scikit-learn의 RandomizedSearchCV를 사용하는 방법 예제입니다. 물론, 이러한 중 일부는 회귀 손실에 대한 고정되지 않기 때문에, 당신은 당신의 문제에 그들을 조정해야합니다! 이것은 base_margin로 기존 모델의 예측 값을 지정하는 데 사용할 수 있습니다 그러나, 마진이 필요 기억, 대신 변환 된 예측의 예를 들어 로지스틱 회귀: 로지스틱 변환 전에 값을 넣어야 하는 경우 는 또한 예제/데모를 참조 하십시오.py 여기 아이리스 데이터 집합을 사용하여 Xgboost를 사용하는 방법에 대한 간단한 예제를 보여 드리겠습니다. 단점은 잘 되지 않은 문서입니다. 그것은 몇 가지 API와 몇 가지 예의 게시를 가지고 있지만, 그들은 매우 좋지 않다. 예를 들어 파이썬에서 어떤 매개 변수 이름을 사용해야 하는지 (코어 패키지에 해당하는 매개 변수에 대해) 명확하지 않습니다. 나는 ML 개념의 새로운 이고 당신의 예는 매우 유용하고 이해하기 간단합니다. 내가 가지고있는 또 다른 질문은 숫자 값뿐만 아니라 두 텍스트 (범주가 아닌)가있는 데이터를 어떻게 처리해야하는지입니다.

이런 종류의 사례를 가지고 있습니까? 프로덕션 환경에서 사용할 수 있도록 모델을 파일에 저장하는 것이 좋습니다. 예를 들어 http://machinelearningmastery.com/save-gradient-boosting-models-xgboost-python/ 예를 들어 임의의 숲에서 모든 관련 잎 중 클래스에 속하는 샘플의 비율의 평균을 반영하는 것으로 이해합니다. 나무. 예를 들어 Mac OS X에서 멀티 스레딩없이 XGBoost를 빌드하려면 (Macport 또는 홈 브루를 통해 이미 설치된 GCC) 입력 할 수 있습니다 : 이를 위해 scikit 학습 라이브러리에서 train_test_split() 기능을 사용합니다. 또한 난수 생성기의 시드를 지정하여 이 예제가 실행될 때마다 항상 동일한 데이터 분할을 얻을 수 있도록 합니다.

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