xgboost的plottingAPI状态:xgboost.plot_importance(booster,ax=None,height=0.2,xlim=None,ylim=None,title='Featureimportance',xlabel='Fscore',ylabel='Features',importance_type='weight',max_num_features=None,grid=True,**kwargs)¶根据拟合树绘制重要性。参数:booster(Booster,XGBModelordict)–BoosterorXGBModelinstance,ordi
尝试安装xgboost失败..？Windows和企业版版本为Anaconda2.1.0(64位)。我该如何进行？我一直在使用R，似乎很容易从RStudio在R中安装新包，但在spyder中并非如此，因为我需要转到命令窗口来执行此操作，然后在这种情况下它会失败。importsysprint(sys.version)2.7.8|Anaconda2.1.0(64-bit)|(default,Jul22014,15:12:11)[MSCv.150064bit(AMD64)]C:\anaconda\Lib\site-packages>pipinstall-UxgboostDownloading/
我是Python中XGBoost的新手，所以如果这里的答案很明显，我深表歉意，但我正在尝试使用panda数据框并在Python中获取XGBoost来给我使用Scikit-Learn包装器时得到的相同预测对于同一个练习。到目前为止，我一直无法这样做。举个例子，这里我使用波士顿数据集，转换为Pandas数据框，训练数据集的前500个观察值，然后预测最后6个。我先用XGBoost做，然后用Scikit-Learn包装器和即使我将模型的参数设置为相同，我也会得到不同的预测。具体来说，数组预测看起来与数组预测2非常不同(请参见下面的代码)。任何帮助将不胜感激!fromsklearnimportd
我最近下载了Ubuntu14.04桌面版和Windows10。我的电脑配置是:4GB内存，64位我在下载文件后使用以下命令安装了Anaconda:bashAnaconda3-2.5.0-Linux-x86_64.sh安装成功现在在我的ubuntu终端中，我按照http://xgboost.readthedocs.org/en/latest/build.html#building-on-ubuntu-debian上的指示执行了步骤安装了最新的GNUC++编译器-->成功gitclone--recursivehttps://github.com/dmlc/xgboostcdxgboost;
xgboost.plot_importance(model,importance_type='gain')我无法更改此图的大小。我想以适当的大小保存这个图，以便我可以在pdf中使用它。我想要类似于figize 最佳答案 它看起来像plot_importancereturnanAxesobjectax=xgboost.plot_importance(...)fig=ax.figurefig.set_size_inches(h,w)看起来你也可以传入一个轴fig,ax=plt.subplots(figsize=(h,w))xgboost
我是sci-kitlearn的新手，一直在尝试对XGBoost进行超参数调整。我的目标是使用早停和网格搜索来调整模型参数，并使用早停来控制树的数量并避免过度拟合。因为我在网格搜索中使用交叉验证，所以我希望在早期停止条件中也使用交叉验证。到目前为止，我的代码如下所示:importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearnimportmodel_selectionimportxgboostasxgb#Importtrainingandtestdatatrain=pd.read_csv("train.csv").fillna(value=-999.0)test=
如何在python/R中访问xgboost模型的单个树？下面我从sklearn的随机森林树中获取。estimator=RandomForestRegressor(oob_score=True,n_estimators=10,max_features='auto')estimator.fit(tarning_data,traning_target)tree1=estimator.estimators_[0]leftChild=tree1.tree_.children_leftrightChild=tree1.tree_.children_right 最佳答案
我正在尝试使用scikit-learn中的VotingClassifier()创建一个包含三个分类器(随机森林、支持向量机和XGBoost)的集合。但是，我发现集成的准确度实际上降低了而不是增加了。我不知道为什么。代码如下:fromsklearn.ensembleimportVotingClassifiereclf=VotingClassifier(estimators=[('rf',rf_optimized),('svc',svc_optimized),('xgb',xgb_optimized)],voting='soft',weights=[1,1,2])forclf,labeli
是否可以使用XGBoost进行多标签分类？现在我使用OneVsRestClassifier而不是sklearn的GradientBoostingClassifier。它可以工作，但只使用我CPU的一个内核。在我的数据中，我有大约45个特征，任务是用二进制(bool)数据预测大约20列。指标是平均精度(map@7)。如果您有一个简短的代码示例要分享，那就太好了。 最佳答案 一种可能的方法是使用sklearn.multioutput模块中的MultiOutputClassifier，而不是使用用于多类任务的OneVsRestClassi
我按照以下教程在Cygwin64中安装xgboostpython包:https://www.ibm.com/developerworks/community/blogs/jfp/entry/Installing_XGBoost_For_Anaconda_on_Windows但是在dmlc-core目录中执行make时，出现以下错误:harrison4@mypc~/xgboost/dmlc-core$mingw32-make-j4g++-c-O3-Wall-Wno-unknown-pragmas-Iinclude-std=c++0x-fPIC-DDMLC_USE_HDFS=0-DDMLC
