无法使用XgBoost - PySpark训练模型
XgBoost是一种高效的机器学习算法，它是一个梯度提升框架，用于解决分类和回归问题。它通过集成多个弱学习器（通常是决策树）来逐步优化预测模型的准确性。
PySpark是Apache Spark提供的Python API，用于在分布式计算环境中进行大规模数据处理和分析。它提供了丰富的机器学习库和工具，可以方便地进行数据预处理、特征工程和模型训练。
然而，目前还没有直接支持XgBoost的PySpark库。由于XgBoost是一个基于单机的算法，它在处理大规模数据时可能会遇到性能和内存限制的问题。而PySpark是为分布式计算设计的，可以有效处理大规模数据集。
为了在PySpark中使用XgBoost训练模型，可以采用以下两种方法：
- 手动实现：可以使用PySpark提供的机器学习库（如MLlib）和Spark的分布式计算能力，手动实现XgBoost算法的训练过程。这包括将数据转换为Spark的DataFrame格式、特征工程处理、模型训练和评估等步骤。这种方法需要具备较强的数据处理和算法实现能力。
- 使用第三方库：可以利用第三方库如XGBoost4J-Spark，在PySpark中调用XgBoost的Java版本。XGBoost4J-Spark是XgBoost的Spark集成包，提供了在Spark中使用XgBoost的接口。可以使用PySpark调用Java API，将数据转换为XGBoost要求的输入格式，并通过调用XGBoost4J-Spark提供的方法进行模型训练和预测。
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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XgBoost)，我像这样<e
浏览 79提问于2019-10-18得票数 0
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我想在pyspark中使用经过预先训练的xgboost分类器，但是集群中的节点没有安装xgboost模块。我可以挑选我训练过的分类器并广播它，但是这还不够，因为我仍然需要在每个集群节点加载模块。我无法在集群节点上安装它，因为我没有根，也没有共享的文件系统。
我有一个鸡蛋给你吃。像或这样的东西能起作用吗？
浏览 1提问于2016-09-24得票数 7
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我有xgboost模型，它是在纯Python上训练并转换成pmml格式的。现在我需要在PySpark脚本中使用这个模型，但是我没有想法，我如何实现它。是否有方法允许在pmml中导入Python模型并将其用于预测？谢谢你的建议。弗拉基米尔
浏览 0提问于2018-10-23得票数 1
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我已经使用XGboost和PySpark训练了一个模型 'eta': 0.1, 'missing': 0.0,
当
浏览 46提问于2020-05-05得票数 2
import xgboost和import sagemaker.xgboost的区别是什么？在SageMaker上，我可以使用普通的XGBoost库，我知道我可以用sagemaker.xgboost选择不同的EC2类型。但是除了这个，还有什么不同呢？有什么很大的区别吗？
浏览 12提问于2020-10-09得票数 0
在Python中使用基础API (即xgboost.train(args))训练和保存xgboost模型时，我们可以使用.save_model()保存参数： import xgboost
loaded_model.load_model(args) 我们如何将这个经过训练的模型加载到中？我的目标是将一个经过训练的xgboost模型(<
浏览 100提问于2021-07-15得票数 0
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所以，在阅读和看了很多陈天琪和童贺的论文和演讲之后，我就明白了这种直觉。但是在现实中，如果您有一个数据集，那么如何根据上一轮树的残差来匹配另一个分类树呢？📷在那之后，我该如何称重他们才能组成一个整体？
浏览 0提问于2018-02-13得票数 0
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在基于机器学习的系统中，我们使用了Xgboost算法和LSTM算法。我想使用Apache内存中基于网格的机器学习库()来优化这个系统的性能。Apache、ML和DL库是否支持Xgboost和LSTM算法？
浏览 1提问于2018-05-14得票数 1
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Python培训和星火部署
、、、、
是否有可能在python中训练XGboost模型，并使用保存的模型在火花环境中进行预测？也就是说，我想要能够训练的XGboost模型使用学习，保存模型。在火花中加载保存的模型，并在火花中进行预测。当我训练和预测XGBoost的不同绑定时，我会看到以下问题。在训练过程中，我将在python中使用，而在预测mllib中将使用
浏览 2提问于2019-10-21得票数 1
1回答
我的问题是：
使用sagemaker是否等同于在不利用AWS的分布式计算能力的情况下运行培训任务？如果不是，我想如果不是，他们为什么要实现sagemaker_pyspark？对于一个小的测试数据集，像model = xgboost_estimator.fit(training_data)这样的东西使用sagemaker_pyspark运行4分钟是正常的吗？我看到它下面所做的是训练模型，并创建一个端点，以便能够提供它的预测服务，我假设这个端点部署在当前创建并启动的EC
浏览 2提问于2021-03-26得票数 1
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我想更新我的pyspark代码。在pyspark中，它必须将基本模型放在一个管道中，管道的使用LogistictRegression作为基本模型。然而，它似乎不能在管道应用编程接口中使用XGboost模型。我怎么才能像这样使用火种呢？from xgboost import XGBClassifiermodel = XGBClassifier()pip
浏览 0提问于2018-05-30得票数 10
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我有三个数据集:训练、验证、测试，我目前正在使用XGBoost分类器来完成分类任务。
我在火车上训练了XGBClassifier，并将它保存为泡菜文件，以避免每次都要重新训练它。一旦我从泡菜文件加载了模型，我就可以从它中使用预测方法，但是我似乎无法在验证集或任何其他新的数据集上训练这个模型。注意:我没有得到任何错误输出，jupyter实验室单元看起来工作得很好，但是在这个单元的操作过程中，我的CPU核心都处于休眠状态
浏览 1提问于2018-10-23得票数 0
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基于领域知识，我知道当eval_metric (根据训练数据进行评估)超过某个特定值时，xgboost是过拟合的。我只想在特定的轮次上采用拟合的模型，不再继续。这里有一个例子可以更好地用问题来解释。(使用xgboost帮助文档附带的玩具示例并使用默认的eval_metric)data(agaricus.train, package='<em
浏览 17提问于2017-01-24得票数 0
我有一个小型的PySpark程序，它使用xgboost4j和xgboost4j-spark来训练一个给定数据集的火花数据格式。2.4.0xgboost4j 0.90xgboost4j-spark 0.90 os.environ['PYSPARK_SUBMIT_ARGS'] = "-0.
浏览 4提问于2020-03-04得票数 4
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我使用sklearn api训练了一个模型，并保存了模型。from xgboost.sklearn import XGBClassifiermodel.fit(X_train, y_train)model.save_model("trained_model.model")
然后，我
浏览 3提问于2017-09-06得票数 4
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我目前遇到的问题是，我的数据集由28亿行组成，我把它作为一个Pyspark数据框架。保持数据的总体分布，并将其缩小到6,000万或7,000万行，这样就可以作为Pandas数据帧使用现在，我的问题是，如果我用28亿行和我从调优中找到的相同的超参数来训练模型</e
浏览 0提问于2022-07-18得票数 1
我在0.6版本中使用他们的sklearn api训练了一个XGBoost模型，所以分类器属于XGBClassifier()类。我已经将其保存为pickle格式。然而，最近我需要将我的整个环境迁移到XGBoost 3.6，以及Python1.0的更新版本。
我尝试过遵循他们关于加载/保存模型()的指南，但似乎旧的XGBClassifer模型没有任何这些方法。如何处理这个经过训练的XGBClassifier()对象，以便可以将其转换为在X
浏览 1提问于2021-03-06得票数 0
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我已经看到，您可以在使用XGBoost4J的Java中使用XGBoost (以下是一些示例代码：https://github.com/dmlc/xgboost/tree/master/jvm-packages/xgboost4j-example)。但是，是否可以使用Python训练XGBoost模型，然后使用包装器在Ja
浏览 51提问于2020-01-15得票数 0
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我正在尝试使用streamlit部署一个xgboost型分类器。我在另一个文件夹中的jupyter笔记本文件中训练了模型。streamlit工作得很好，但是当我尝试使用加载的pickle文件进行预测时，我得到了一个错误‘no module named xgboost’in it。因此，我确实在虚拟环境中安装了xgboost，当我再次尝试运行时，我收到错误消息‘super has no attribute get _params’。
和用于导入pickled<em
浏览 4提问于2021-05-03得票数 1
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我正在使用XGBoost的python接口来构建模型。我有一个正在使用xgb.DMatrix(data_path)读取的数据集。我需要将这些数据分为训练和测试(如果需要，还需要验证)。但是我看到的大多数实现都是这样的dtest = xgb.DMatrix('')
我找不到一种方法，我们可以在哪里读取数据集，然后将它们分成训练集、测试集此外，是否可以在分成训练和测试的同时执行分层抽
浏览 0提问于2018-05-28得票数 2
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