我搜索了sklearndocsforTimeSeriesSplit和docsforcross-validation但我还没有找到一个可行的例子。我使用的是sklearn0.19版。这是我的设置importxgboostasxgbfromsklearn.model_selectionimportTimeSeriesSplitfromsklearn.grid_searchimportGridSearchCVimportnumpyasnpX=np.array([[4,5,6,1,0,2],[3.1,3.5,1.0,2.1,8.3,1.1]]).Ty=np.array([1,6,7,1,2,3
我是新手，正在学习python。有人可以帮我-如何在python中安装xgboost。我使用的是Mac10.11。我在网上阅读并做了下面提到的步骤，但无法解码下一步该做什么:pipinstallxgboost- 最佳答案 如果你想使用多线程，那就有点复杂了。作为记录，我使用的是带有OSX10.10(Yosemite)的Mac。我花了一段时间来解决各种问题，但它现在在我的Anaconda(Py36)环境中运行良好。对于多线程，您需要先执行以下操作(如果您还没有安装homebrew):brewinstallgcc--without-mu
我是新手，正在学习python。有人可以帮我-如何在python中安装xgboost。我使用的是Mac10.11。我在网上阅读并做了下面提到的步骤，但无法解码下一步该做什么:pipinstallxgboost- 最佳答案 如果你想使用多线程，那就有点复杂了。作为记录，我使用的是带有OSX10.10(Yosemite)的Mac。我花了一段时间来解决各种问题，但它现在在我的Anaconda(Py36)环境中运行良好。对于多线程，您需要先执行以下操作(如果您还没有安装homebrew):brewinstallgcc--without-mu
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想要改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭1年前。社区审核了是否重新打开此问题6个月前并关闭:原始关闭原因未解决Improvethisquestion来自XGBoostguide:Aftertraining,themodelcanbesaved.bst.save_model('0001.model')Themodelanditsfeaturemapcanalsobedumpedtoatextfile.#dumpmodelbst.dump_model('dump.raw.txt')#dump
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当我尝试从python终端导入时，我收到了这个错误，虽然我按照所有步骤安装xgboost，但不知何故python无法获取包详细信息。我对python比较陌生，我可以轻松安装numpy和pandas包,我用这个链接在MACOSX上安装http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/build.html>>>importxgboostTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inImportError:Nomodulenamedxgboost当我执行pipinstallxgboost时，我收到了这个错误，Comma
当我尝试从python终端导入时，我收到了这个错误，虽然我按照所有步骤安装xgboost，但不知何故python无法获取包详细信息。我对python比较陌生，我可以轻松安装numpy和pandas包,我用这个链接在MACOSX上安装http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/build.html>>>importxgboostTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inImportError:Nomodulenamedxgboost当我执行pipinstallxgboost时，我收到了这个错误，Comma
我正在尝试构建XGBoosttheseinstructions之后的Python包:HereisthecompletesolutiontouseOpenMP-enabledcompilerstoinstallXGBoost.Obtaingcc-5.x.xwithopenmpsupportbybrewinstallgcc--without-multilib.(brewisthedefactostandardofapt-getonOSX.SoinstallingHPCseparatelyisnotrecommended,butitshouldwork.):gitclone--recursi
我正在尝试构建XGBoosttheseinstructions之后的Python包:HereisthecompletesolutiontouseOpenMP-enabledcompilerstoinstallXGBoost.Obtaingcc-5.x.xwithopenmpsupportbybrewinstallgcc--without-multilib.(brewisthedefactostandardofapt-getonOSX.SoinstallingHPCseparatelyisnotrecommended,butitshouldwork.):gitclone--recursi
问题是由于火车数据大小，我的火车数据无法放入RAM。所以我需要一种方法，首先在整个火车数据集上构建一棵树，计算残差构建另一棵树等等(就像梯度提升树一样)。显然，如果我在某个循环中调用model=xgb.train(param,batch_dtrain,2)-这将无济于事，因为在这种情况下，它只会为每个批处理重建整个模型。 最佳答案 在第一批训练后尝试保存您的模型。然后，在连续运行时，为xgb.train方法提供已保存模型的文件路径。这是我进行的一个小实验，以说服自己它有效:首先，将波士顿数据集拆分为训练集和测试集。然后将训练集分成两
