在使用Xgboost.sklearn.XGBclassifier的python中，我们有一个参数"n_estimators“表示训练模型时可以选择的树的数量，但我没有找到任何与xgboost.train()相关的参数，有没有办法在xgboost.train()中添加树的数量？
浏览 2提问于2017-08-04得票数 0
如果我使用以下代码训练我的模型：params = {'max_depth':3,'learning_rate':0.3,'colsample_bytree':0.6,'n_estimators':1000,
features = df[feature_colum
浏览 0提问于2017-03-01得票数 22
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对于特定的评估指标，如何将xgboost.train设置为opitimize，这与设置xgboost.fit(eval_metric = 'auc')的方式类似？
浏览 40提问于2020-02-15得票数 0
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然而，我发现XGBClassifier().fit()使用的内存比xgboost.train多得多。有人知道为什么吗？这与稀疏矩阵有关吗？
浏览 0提问于2017-10-11得票数 3
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XGBoost和Numpy问题
、、、、
我无法正确地将我的数据与XG Boost相匹配。更改我的数据类型无济于事。 共有1225行和15列。 RangeIndex(start=0、stop=1225、step=1) 其他分类算法运行良好，但XG Boost在输入以下代码后给出了下面的错误。 import xgboost as xgb X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(loans.index, loans.BAD, test_size=0.2, random_state=0)
train = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train)
浏览 23提问于2020-06-15得票数 1
, 'max_depth':5, 'colsample_bytree':0.6, 'objective':'reg:squarederror'}xgb_model = xgboost.train
浏览 0提问于2019-05-21得票数 10
我已经知道"xgboost.XGBRegressor是一个针对XGBoost的Scikit-Learn包装器接口“。
浏览 7提问于2017-11-07得票数 25
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我认为可以通过scale_pos_weight为XGBoost的学习API中的不平衡问题添加权重。它在学习API中有一个等价的吗？如果不是，这个纠正因素/权重是否也可以用学习API来实现？
浏览 0提问于2020-03-03得票数 1
如果我们使用“XGBClassifier”方法，predict_proba输出概率，但是，当我使用xgboost.train训练模型时，我想不出如何获得概率作为输出。
浏览 0提问于2018-05-06得票数 4
我对Python中的XGBoost并不熟悉，所以如果这里的答案很明显，我很抱歉，但我尝试使用一个熊猫数据，并在Python中获取XGBoost，以便在相同的练习中使用Scikit-Learn包装器给我提供相同的预测。到目前为止，我还没有做到这一点。举个例子，这里我以波士顿数据集为例，转换成熊猫数据集，对数据集的前500个观测数据进行训练，然后预测最后6个数据集。我先用XGBoost，然后用Scikit学习包装器，得到不同的预测，尽管我已经将模型的参数设置为相同。具体来说，数组预测看起来与数组predictions2非常不同(参见下面的代码)。任何帮助都将不胜感激！
from sklearn i
浏览 2提问于2017-10-25得票数 14
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我正在使用Xgboost.train来训练我的模型；然而，我不确定如何从最好的迭代中获得助推器，而不是从最后一个迭代中获得助推器。
浏览 2提问于2018-03-30得票数 0
我遇到了一个使用xgboost.train的解决方案，但是我不知道如何处理它返回的Booster对象。例如，XGBClassifier有诸如fit、predict、predict_proba等选项。
浏览 0提问于2018-05-03得票数 7
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我是新手，我想使用XGBoost ()函数，但是当我尝试这样做时，我得到了以下错误 146 else:148 main()150 print("KeyboardInterrupt, exiting")
938 for d in cac
浏览 54提问于2021-01-05得票数 0
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我成功地在windows机器上安装了xgboost，而Spyder中的import xgboost也在工作，但是当我尝试运行xgboost.train时，会得到以下错误：
文件"C:\Users\Anaconda2
浏览 2提问于2016-06-15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
model.save_model(args)
loaded_model = xgboost.XGBRegressor()
浏览 100提问于2021-07-15得票数 0
我正在训练一个XGBoost模型，并且很难解释模型的行为。根据我对"early
浏览 2提问于2021-02-02得票数 1
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代码：import shap
bst = xgboost.train({"learning_rate
浏览 11提问于2022-05-04得票数 2
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我制作了一个模型，并在我的笔记本上标出了功能的重要性-xgboost.plot_importance
浏览 0提问于2019-05-15得票数 5
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["max_delta_step"]=2xg = xgboost.Booster()
model = xgboost.train= model.predict(D_ttest)如果我做了
gdr = BaggingRegressor(base_estimator= xgboost.train
浏览 2提问于2019-05-01得票数 4
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