我想将XGboost模型及其特征映射转储到一个文本文件中。num_round, evallist)bst.dump_model('dump.raw.txt', 'featmap.txt') 但是，我使用的是from xgboost import XGBClassifier
xgboost_model = XGBClassifi
浏览 22提问于2019-09-29得票数 1
下面是我如何训练一个XGBClassifier并保存它：from xgboost import XGBClassifier
model = XGBClassifier()pickle.dump(model, open('model.pickle', 'wb'))
这就是我如何加载模型并做出预测的方式。python过程中加载的，则<
浏览 13提问于2020-01-09得票数 2
2回答
我通常使用以下方法来描述重要性regr.fit(X, y)类型(Regr)在哪里。但是，我有一个带泡菜的mXGBoost模型，它在解压缩后返回一个类型的对象。这个对象与运行regr.get_booster()的对象相同。这似乎是最直截了当的解决方案，或者似乎我必须编写一个模拟feature_importances_输出的函数，以使它符合我记录的
浏览 0提问于2019-08-27得票数 4
我已经创建了一个XGBoost分类器，并以dat文件格式使用joblib转储了python文件。我可以使用joblib加载它，但是当我尝试使用加载的模型来预测新数据时，我看到了错误我训练的原始模型是：
XGBClassifier(base_score=0.5, boos
浏览 2提问于2018-10-03得票数 0
我希望加载一个模型，并有问题，因为该模型是由一个较旧的版本的XGBoost。我已经去了他们的网站和查找，但它并没有给出明确的方向，哪些语法将适当地修复这个问题，并正确加载模型。我也没有意识到在加载joblib时甚至需要使用XGBoost。_release_1.0.0\src\learner.cc:682： XGBoostError(py_str(_LIB.XGBGetLastError() xgboost</
浏览 6提问于2020-05-12得票数 1
-- 0.098182471然而，在对对象进行酸洗或使用Skleans Joblib模块后重新加载对象后，即使使用完全相同的测试集，预测也是完全错误的：
ID --也就是说，当我在训练结束后立即在XGBClassifier对象上使用该方法时，predict proba得分是完全不同的。另一方面，在相同的内核上，我正在使用SGDClassifier做同样的事情，因为我没有遇到同样<e
浏览 1提问于2019-04-06得票数 0
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我使用sklearn来绘制树木森林的特征重要性。数据帧被命名为'heart‘。下面是提取已排序特征列表的代码：indices = np.argsort(importances)[::-1]plt.xlabel("index of the feature", fontsize = 18)
我得到了一个像这样的</e
浏览 2提问于2016-06-17得票数 12
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假设我构建了一个xgboost模型：其中：
bst.save_model("xgbmodel")
稍后，我想重新加载我保存的模型</
浏览 2提问于2017-10-29得票数 11
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我一直在使用库来开发二进制分类模型。在训练了我的模型之后，我感兴趣的是将每棵树可视化，以便更好地理解我的模型预测。
如何将特征名包含在此图像中而不是功能索引(f28)中？
浏览 3提问于2020-02-12得票数 2
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我使用的数据集有文本列和数值列，所以我使用TFIDF作为文本列并创建了稀疏矩阵，类似地，对于数值特性，我使用scipy.sparse.csr_matrix创建了一个稀疏矩阵，并将它们与文本稀疏特性相结合然后，我将算法添加到梯度增强模型中，然后进行其余的训练和预测。但是我想知道，有什么方法可以画出这个稀疏矩阵的特征重要性，并且能够知道重要的特征列名吗？
浏览 0提问于2019-01-20得票数 1
3回答
绘图重要性变量xgboost
、、、、
当我绘制特征重要性图时，我得到了这个混乱的图。我有超过7000个变量。我知道内置函数只选择最重要的部分，尽管最终的图形是不可读的。array[:,0:7803]from xgboost import XGBClassifiermodel = XGBClassifier()
model.fit(X, Y)
浏览 3提问于2018-08-18得票数 12
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相对简单的问题。查看xgboost的目标文档，我看到了"multi:softmax“和"multi:softprob"，但这两个都是只输出一个类的多类。有没有办法使用xgboost预测多个标签，或者我是否更好地为每个单独的标签训练多个模型。例如，在sklearn上，RandomForestClassifier支持多标签，在拟合时，目标数组的输入可以是n个采样x n个标签的形状。(他们只能
浏览 145提问于2020-08-06得票数 3
我在R中使用xgboost，目标是“排名:成对”来训练模型。xgboost期望分组数据(相同的session_id)在训练集和测试集中被捆绑在一起。属于同一session_id的行必须使用函数setinfo() (例如setinfo(model，'group'，group_info) )指定。
当我用R来评估模型时，应用新的数据是非常有效的。但是，为了在Java中使用它，我<em
浏览 12提问于2017-11-21得票数 3
我有一些从2.00001到1的特征，但当我转储模型时，我发现一些节点使用"feature <1“来拆分这些特征。xgboost是缩放功能还是为功能增加一些价值？或者为什么选择2.00001拆分？
浏览 0提问于2016-04-19得票数 0
不同语言的API之间有多少交叉兼容性？我会亲自尝试，但是我在非Python语言方面的技能非常有限。
浏览 12提问于2018-05-31得票数 2
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XGBOOST Java API
、、、、
我试图使用XGBOOST库来预测销售额。但是我使用的是Java，因为我比Python更熟悉Java。此外，我们还要验证的另一件事是，在使用相同的数据集训练模型时，使用Python是否会提高性能。因此，我使用下面的库来构建DataFrames，然后对它们进行一些操作。然后将其转储到CSV文件中，并再次使用另一个库读取数据，并执行培训和验证数据集的8
浏览 6提问于2016-03-16得票数 2
使用xgboost.Booster.predict只能得到所有树的预测结果或每棵树的预测叶。但是如何才能得到每棵树的预测值呢？
浏览 6提问于2017-04-30得票数 9
1回答
我正在尝试使用如下所示的Spark DataFrame训练一个XgBoost模型： +--------------------+-------------------+|(122,[0,1,10,11,4...| 136.80025|
+--------------------+-------------------+ 我使用的是sparkxgb (带有PySpark的Xg
浏览 79提问于2019-10-18得票数 0
ppy39\lib\site-packages\flask\app.py"，第1516行中在"D:\Miniconda3\envs\ppy39\lib\site-packages\flask\app.py"，的full_dispatch_requestrv = self.dispatch_request()文件第1502行中，在dispatch_request返回的文件"C:\Users\admin\Desktop\VScode\WorkProjects\sklearn.py"，行result_28 = <e
浏览 1提问于2022-04-18得票数 1
正如标题中所建议的，我想在我的数据库中插入一个xgboost对象。我使用的是psycopg2和postgresql。cursor_dev.execute(query % {"model": pickle.dump
浏览 0提问于2019-06-25得票数 1
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