xgboost dmatrix 예제

튜토리얼 주셔서 감사합니다, 나는 sklearn에서 xgboost 및 GradientBoostingClassifier에 기본 파라밍내 기차 / 테스트 데이터를 실행, 그들은 동일한 결과를 가지고 있지만 xgboost는 교육 및 테스트 (약 30 % 차이)의 측면에서 GB보다 느립니다. 안녕하세요, 제이슨, 그런 좋은 설명을 주셔서 감사합니다, 당신은 우리가 xgboost에 맞는 기능을 호출하는 동안 교육 정확도를 인쇄하는 방법에 대해 저를 도울 것인가? # 로드 데이터 # 분할 데이터 (X_train, X_test, y_train, y_test) xgboost 가져오기 XGBClassifier 모델 = XGBClassifier (learnin_rate=0.2, max_depth= 8,…) eval_set = [(X_train, y_test)] 모델.fit(X_train, y_train, eval_==metric”auc, “조기 중지”) rounds=50, eval_set=eval_set, 자세한 내용=True) y_pred = model.predict(X_test) 어젯밤에 내 데이터에 대한 모델을 작성했으며 매우 잘 수행되었습니다. 오늘 다시 실행하려고 시도했고 xgboost를 가져 오려는 오류가 발생했습니다. 참고 당신은 cmd에 핍 설치 xgboost를 사용하여 시스템에 xgboost와 같은 파이썬 라이브러리를 설치할 수 있습니다. 그리고 마지막으로 나는 핍 (손가락을 교차 유지)와 xgboost를 설치할 수 있습니다 : 이 명령은 최신 xgboost 버전을 설치하지만, 이전 버전을 사용하려는 경우, 그냥 지정 : 이제 모든 것이 잘 갔다 경우 테스트 – 터미널에서 파이썬을 입력하고 xgboost를 가져 오려고 : 감사합니다,하지만 하이퍼 매개 변수는 무엇입니까? xgboost 패키지? 어떤 샘플 코드? xgboost를 사용하여 기능 중요도 점수를 부여한 다음 점수를 사용하여 가장 중요한 기능을 선택한 다음 해당 피처에서 모델을 맞출 수 있습니다. 나는 ML 개념의 새로운 이고 당신의 예는 매우 유용하고 이해하기 간단합니다. 조기 중지가 발생하면 모델에 는 bst.best_score, bst.best_반복 및 bst.best_ntree_limit의 세 가지 추가 필드가 있습니다. xgboost.train()은 최상의 모델이 아닌 마지막 반복에서 모델을 반환합니다. https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/doc/parameter.md#learning-task-parameters 업데이트 및 xgboost에서 부스트를 포함 하 여 방법. 부스터는 내부 용으로만 설계되었습니다. 래퍼 기능 xgboost.train 캐시 및 기타 매개 변수 설정을 포함 하 여 몇 가지 사전 구성을 수행 합니다. xgboost를 사용하여 가장 중요한 기능을 추출하고 이러한 기능으로 로지스틱 회귀에 맞출 수 있다고 들었습니다. 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. matplotlib을 통해 출력 트리를 플로팅하려면 xgboost.plot_tree()를 사용하여 대상 트리의 서수 수를 지정합니다. 이 함수에는 그래비즈와 매트플롯립이 필요합니다. 중요도를 플롯하려면 xgboost.plot_importance()를 사용합니다. 이 기능을 설치하려면 매트플롯립이 필요합니다. 라이브러리의 고급 기능 중 일부 외에도 라이브러리가 수행할 수 있는 작업을 보여 드리기 위해 라이브러리의 예제 분류 문제를 안내합니다. 안녕하세요, 환상적인 설명을 주셔서 감사합니다! 쿼리가 있습니다. 모델에 입력한 중요한 변수 목록을 얻을 수 있습니까? “기능_중요도_”를 어떻게 읽습니까? 또한, 어떻게 xgboost 모델을 핀 조정하는 방법? 다시 한번 감사드립니다! 이것은 빠르고 좋은 결과를 보여주는 XGBoost 기계 학습 알고리즘의 개요입니다. 이 예제에서는 Scikit-learn의 조리개 데이터 집합과 함께 다중 클래스 예측을 사용합니다. 이 예제에 사용할 좋은 데이터 집합이 UC-어바인 기계 학습 리포지토리에서 다시 오기로 결정했습니다.

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