Câu hỏi được gắn thẻ «xgboost»

Có bất kỳ quy tắc nào (hoặc quy tắc thực tế) liên quan đến số lượng tế bào LSTM tối thiểu, tối đa và "hợp lý" mà tôi nên sử dụng không? Cụ thể tôi có liên quan đến BasicLSTMCell từ TensorFlow và num_unitstài sản. Hãy giả sử rằng tôi …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

Tôi đang cố gắng chạy xgboost trong scikit learn. Và tôi chỉ sử dụng Pandas để tải dữ liệu vào dataframe. Làm thế nào tôi có thể sử dụng gấu trúc df với xgboost. Tôi bối rối bởi thói quen DMatrix cần thiết để chạy xgboost algo.

12 scikit-learn  pandas  xgboost 

Tôi đang tạo mẫu cho một ứng dụng và tôi cần một mô hình ngôn ngữ để tính toán sự bối rối trên một số câu được tạo. Có mô hình ngôn ngữ được đào tạo nào trong python tôi có thể dễ dàng sử dụng không? Một cái gì …

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 

Sự khác biệt về R trong xgboost giữa nhị phân: logistic và reg: logistic là gì? Có phải chỉ trong số liệu đánh giá? Nếu có, RMSE về phân loại nhị phân so với tỷ lệ lỗi như thế nào? Là mối quan hệ giữa các số liệu nhiều hay …

11 r  logistic-regression  xgboost 

tôi đang sử dụng XGboost để dự đoán biến mục tiêu 2 lớp trên các yêu cầu bảo hiểm. Tôi có một mô hình (đào tạo với xác nhận chéo, điều chỉnh siêu tham số, v.v.) tôi chạy trên một tập dữ liệu khác. Câu hỏi của tôi là : …

10 xgboost 

Từ hướng dẫn của XGBoost, tôi nghĩ rằng khi mỗi cây phát triển, tất cả các biến được quét sẽ được chọn để phân chia các nút và biến có mức tăng tối đa sẽ được chọn. Vì vậy, câu hỏi của tôi là nếu tôi thêm một số biến …

10 xgboost  self-study 

Tôi là người mới sử dụng XGBoost vì vậy hãy tha thứ cho sự thiếu hiểu biết của tôi. Đây là mã trăn: 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 …

10 python  linear-regression  xgboost 

Đã đóng cửa . Câu hỏi này cần được tập trung hơn . Nó hiện không chấp nhận câu trả lời. Bạn muốn cải thiện câu hỏi này? Cập nhật câu hỏi để nó chỉ tập trung vào một vấn đề bằng cách chỉnh sửa bài đăng này . Đóng …

10 machine-learning  algorithms  random-forest  linear-regression  decision-trees  machine-learning  predictive-modeling  forecast  r  clustering  similarity  data-mining  dataset  statistics  text-mining  text-mining  data-cleaning  data-wrangling  machine-learning  classification  algorithms  xgboost  data-mining  dataset  dataset  regression  graphs  svm  unbalanced-classes  cross-validation  optimization  hyperparameter  genetic-algorithms  visualization  predictive-modeling  correlation  machine-learning  predictive-modeling  apache-spark  statistics  normalization  apache-spark  map-reduce  r  correlation  confusion-matrix  r  data-cleaning  classification  terminology  dataset  image-classification  machine-learning  regression  apache-spark  machine-learning  data-mining  nlp  parsing  machine-learning  dimensionality-reduction  visualization  clustering  multiclass-classification  evaluation  unsupervised-learning  machine-learning  machine-learning  data-mining  supervised-learning  unsupervised-learning  machine-learning  data-mining  classification  statistics  predictive-modeling  data-mining  clustering  python  pandas  machine-learning  dataset  data-cleaning  data  bigdata  software-recommendation 

Tôi đang kiểm tra tài liệu XGBoost và thông báo rằng XGBoost là một thư viện tăng cường độ dốc phân tán được tối ưu hóa . Có nghĩa là gì bởi phân phối? Chúc một ngày tốt lành

9 xgboost  distributed  boosting 

Tôi đã đọc tài liệu liên quan đến XGBoost. Dường như phương pháp này không yêu cầu bất kỳ tỷ lệ thay đổi nào vì nó dựa trên cây và phương pháp này có thể nắm bắt mô hình phi tuyến tính phức tạp, các tương tác. Và nó có …

9 xgboost  feature-engineering 

Tôi có một mô hình XGBoost đang cố gắng dự đoán liệu một loại tiền tệ sẽ tăng hay giảm trong giai đoạn tiếp theo (5 phút). Tôi có một bộ dữ liệu từ năm 2004 đến 2018. Tôi chia dữ liệu ngẫu nhiên thành 95% đào tạo và xác …

8 machine-learning  xgboost 

Tôi đang làm việc trên một bộ dữ liệu nhị phân có nhãn rất mất cân bằng, trong đó số lượng nhãn thực sự chỉ là 7% từ toàn bộ dữ liệu. Nhưng một số kết hợp các tính năng có thể mang lại số lượng cao hơn số lượng …

8 decision-trees  xgboost 

Tôi đã đọc câu hỏi này: Làm thế nào để tôi diễn giải đầu ra của tầm quan trọng của XGBoost? về ba loại quan trọng khác nhau: tần suất (được gọi là "trọng lượng" trong Python XGBoost), mức tăng và độ phủ. Trong trường hợp của tôi, tôi có …

8 machine-learning  xgboost 

Trong bài toán hồi quy, có thể tính điểm tin cậy / độ tin cậy cho một dự đoán nhất định cho các mô hình như XGBoost hoặc Mạng nơ-ron không?

7 machine-learning  neural-network  regression  decision-trees  xgboost