管道中Hyperparametrs XGBOOST的正确名称是什么？
管道中Hyperparameters XGBOOST的正确名称是XGBoost的超参数。
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我正在处理一个分类问题，我正在使用Grisearch方法来寻找最优的超参数。但是，我使用管道的架构来构建相同的分类模型，只更改分类器。xgboost的错误是参数的字符串。elif method == "XGBoost":
classifier = XGBClassifier(
浏览 30提问于2019-04-25得票数 0
将.fit参数传递给sklearn管道的正确方法是什么？import XGBClassifierimport sklearn
print('xgboost version: %s' % xgboost.的版本：
浏览 0提问于2017-03-15得票数 9
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我正在使用Kubeflow管道。我想从a任务组件内部访问"Run name“。例如，在下图中，run名称是"My first XGBoost run“-如标题所示。 ? 我也尝试过Argo variable {{ workflow.name }}，但它不能给出正确的字符串。
浏览 16提问于2020-08-19得票数 1
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我从来没有生产过xgboost模型，我关心的是如何在xgboost模型中处理新的数据预测。特别是当列名与训练的模型不匹配时，稀疏矩阵列名称-要么是由于添加了新的列，要么是因为在将新数据转换为稀疏矩阵时删除了某些列。
如果我试图在带有额外或缺少列名的新数据上预测xgboost模型，该怎么办？，以查看稀疏矩阵中缺少的列是否会导致预测错误。最后一次尝试得到预测值的差异完
浏览 11提问于2017-01-16得票数 3
在管道中使用xgboost (XGBclassifier或XGBregressor)时，如何确定特性的重要性？AttributeError: 'Pipeline' object has no attribute 'get_fscore'
如果这里类似的话，答案是一样的，但我无法理解。
浏览 0提问于2016-12-30得票数 6
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我正在尝试通过应用程序管理器在GCP中安装的MiniKF中运行XGBoost example pipline。我有一个免费的帐户，有免费的积分，显然这个帐户的最大CPU数是8。MiniKF已经安装，其他示例管道运行没有问题。然而，当我尝试运行XGBoost管道时，我得到了一个错误，' CPUs‘和'CPUS_ALL_REGIONS’的配额超过了(需要12个CPU)。源代码：htt
浏览 16提问于2020-04-13得票数 0
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假设我有一个像这样设置的XGBoost 0.90模型，使用scikit学习管道进行一些预处理。我想升级到XGBoost 1.0+，并且仍然能够使用这个模型，而不需要修改它。0.90时对管道进行筛选，则在随后安装XGBoost 1.0+时无法加载该管道。因此，我尝试了以下几点：
通过pipeline.named_steps.regressor从管道中提取模型(在带有XGBoost 0.90的env中，
浏览 4提问于2020-07-28得票数 2
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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()pipeline =
浏览 0提问于2018-05-30得票数 10
我正在使用顶点AI中的Kubeflow管道来创建我的ML管道，并且能够使用以下语法使用Kubeflow组件中的标准打包 # this component builds anxgboost classifier with xgboost
packages_to_install=["google-cloud-bigquery", "xgboost"
浏览 14提问于2022-06-22得票数 1
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'] = "("dna/resources/xgbo
浏览 4提问于2020-03-04得票数 4
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我在XGBoost中查看XGBoost，但我不理解1)使用xgboost.fit()与xgboost.train()之间是否有任何区别，以及2)使用其中一种与另一种相比是否有任何优缺点？我认为，到目前为止，我所确定的唯一一个问题是，您可以使用train()函数指定更多的params，但我并不完全相信您不能在fit()函数的某个地方指定相同的params。
浏览 3提问于2022-07-30得票数 1
我能够在我的mac上安装xgboost并拥有它，这样我就可以在没有任何错误的情况下导入模块。但是我不能用它。当我尝试导入XGBRegressor时。我得到以下错误：当我打印xgboost
浏览 2提问于2022-07-14得票数 -1
我打算在SparkML管道中使用经过训练的带有tree_method='exact‘的xgboost模型，因此我需要使用XGBoost4J-Spark；但是文档显示“分布式和外部内存版本只支持近似算法。或者，我可以使用基于C的xgboost来训练模型，以及如何将训练后的模型转换为XGBoostEstimator，这是一个SparkML估计器，可以无缝地集成到SparkML管道中。有没有人遇到过这样的
浏览 3提问于2018-03-13得票数 2
1回答
当处理超过2个级别的范畴变量时，XGBoost会带来任何问题吗？例如，职业变量可以具有医生、工程师、律师、数据科学家、农民等值。如果是这样的话，在这种情况下有什么更好的方法可以使用呢？
浏览 0提问于2019-01-18得票数 1
在XGBoost的主页上(上面的链接)，它说:要安装XGBoost，请执行以下步骤：
python setup.py安装
但是，当我这样做时，步骤1出现了以下错误: make :术语'make‘不被识别为cmdlet、函数、脚本文件或可操作程序的名称检查名称的拼写，或者如果包含路径，请验证路径是否正确，然后再试一次。c
浏览 30提问于2015-11-17得票数 49
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我在Unix中尝试在R中安装一个软件包install.packages("rminer"，repos="http://cran.r-project.org“，lib=“~/R/libs/xgboost’* removing ‘/net/zmf1/cb/
浏览 0提问于2017-01-07得票数 0
根据API，正常的xgboost接口似乎支持此选项：
xgboost.train(params, dtrain, num_boost_round=10, evals=(), obj=None, feval在此选项中，可以输入xgb_model以允许在同一模型上继续训练。但是，我使用的是xgboost的scikit learn API，这样我就可以将分类器放在scikit管道中，以及其他一些很好的工具，比如用于超参数调
浏览 2提问于2017-07-18得票数 4
Preprocessing.py必须导入sagemaker，但是在我运行管道时它会抛出ModuleNotFoundError。在pipeline.py中也导入了相同的Same包，但是在那里它工作得很好。请告诉我如何用语法在studio环境中安装软件包。我试着用pip和conda安装在另一个ipynb文件的一个单元格中。要求已经满足的消息只有在安装时才会显示。
浏览 6提问于2022-06-11得票数 0
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浏览 0提问于2018-11-09得票数 11
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如果我用mlflow.xgboost.log_model(model, "model")将xgboost模型保存在mlflow中，然后用model = mlflow.xgboost.load_model("models:/model_uri")加载它，并希望用xgboost.plot_importance(model)绘制特性的重要性，那么问题是这些特性没有用名称显示(参见图)。如果我在不保存mlflow的</e
浏览 1提问于2021-09-16得票数 3
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