Als «xgboost» getaggte Fragen

Bei Fragen zum eXtreme Gradient Boosting-Algorithmus.

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Wie viele LSTM-Zellen soll ich verwenden?
Gibt es Faustregeln (oder tatsächliche Regeln) für die minimale, maximale und "angemessene" Anzahl von LSTM-Zellen, die ich verwenden sollte? Insbesondere beziehe ich mich auf BasicLSTMCell von TensorFlow und num_unitsEigenschaft. Bitte nehmen Sie an, dass ich ein Klassifizierungsproblem habe, das definiert ist durch: t - number of time steps n - …
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Pandas Dataframe zu DMatrix
Ich versuche xgboost in scikit learn auszuführen. Und ich benutze Pandas nur, um Daten in den Datenrahmen zu laden. Wie soll ich pandas df mit xgboost verwenden? Ich bin verwirrt von der DMatrix-Routine, die zum Ausführen von xgboost algo erforderlich ist.
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Gibt es gute Out-of-the-Box-Sprachmodelle für Python?
Ich erstelle Prototypen für eine Anwendung und benötige ein Sprachmodell, um die Ratlosigkeit einiger generierter Sätze zu berechnen. Gibt es ein geschultes Sprachmodell in Python, das ich problemlos verwenden kann? So etwas Einfaches wie model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert …
11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 
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XGboost - Wahl nach Modell
Ich verwende XGboost , um eine Zielvariable mit zwei Klassen für Versicherungsansprüche vorherzusagen. Ich habe ein Modell (Training mit Kreuzvalidierung, Optimierung von Hyperparametern usw.), das ich auf einem anderen Datensatz ausführe. Meine Frage ist : Gibt es eine Möglichkeit zu wissen, warum ein bestimmter Anspruch auf eine Klasse betroffen ist, …
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Gradient Boosting Tree: „Je variabler desto besser“?
Aus dem Tutorial des XGBoost geht hervor, dass, wenn jeder Baum wächst, alle Variablen gescannt werden, um ausgewählt zu werden, um Knoten zu teilen, und die mit der maximalen Verstärkungsaufteilung ausgewählt wird. Meine Frage ist also, was wäre, wenn ich dem Datensatz einige Rauschvariablen hinzufügen würde, würden diese Rauschvariablen die …
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XGBoost Linear Regression Ausgabe falsch
Ich bin ein Neuling bei XGBoost, also verzeihen Sie meine Unwissenheit. Hier ist der Python-Code: import pandas as pd import xgboost as xgb df = pd.DataFrame({'x':[1,2,3], 'y':[10,20,30]}) X_train = df.drop('y',axis=1) Y_train = df['y'] T_train_xgb = xgb.DMatrix(X_train, Y_train) params = {"objective": "reg:linear"} gbm = xgb.train(dtrain=T_train_xgb,params=params) Y_pred = gbm.predict(xgb.DMatrix(pd.DataFrame({'x':[4,5]}))) print Y_pred Ausgabe …
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Wann sollte man eine lineare Regression oder eine Entscheidungsbaum- oder eine zufällige Waldregression wählen? [geschlossen]
Geschlossen . Diese Frage muss fokussierter sein . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so, dass sie sich nur auf ein Problem konzentriert, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Geschlossen vor 4 Jahren . Ich arbeite an einem Projekt und habe Schwierigkeiten …
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Ist Feature Engineering bei Verwendung von XGBoost noch nützlich?
Ich habe das Material zu XGBoost gelesen. Es scheint, dass diese Methode keine variable Skalierung erfordert, da sie auf Bäumen basiert und diese komplexe Nichtlinearitätsmuster-Interaktionen erfassen kann. Und es kann sowohl numerische als auch kategoriale Variablen verarbeiten, und es scheint auch, dass redundante Variablen diese Methode nicht zu sehr beeinflussen. …
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Bedeutung der XGBoost-Funktion - Verstärkung und Abdeckung sind hoch, aber die Frequenz ist niedrig
Ich habe diese Frage gelesen: Wie interpretiere ich die Ausgabe von XGBoost wichtig? Informationen zu den drei verschiedenen Arten von Feature-Wichtigkeiten: Häufigkeit (in Python XGBoost als "Gewicht" bezeichnet), Verstärkung und Deckung. In meinem Fall habe ich eine Funktion, Geschlecht, die basierend auf der Frequenzmetrik eine sehr geringe Bedeutung hat, aber …
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