问题标签 [xgboost]

我正在尝试使用 xgboost()，但出现以下错误：

我收到上述错误的任何原因。我将不胜感激任何帮助。

提前致谢！

我尝试安装xgboost软件包。但我偶然发现了这个错误

我尝试使用此命令从 github 安装此软件包

我正在尝试根据本指南构建支持 xgboost 的多线程。所以我握拳三步。但是当我运行时：

我收到这条消息：

我究竟做错了什么？

系统：Mac OS X 10.10.4

PS 我已经尝试像在这篇文章中那样设置系统变量，但它没有用。

已解决：刚刚在我的 mac 上找到文件“cstring”。有一些变种。我拿了文件夹：/usr/local/Cellar/clang-omp/2015-04-01/libexec/include/c++/v1/ 并设置变量：

这不是故事的结局。又出现了一个错误：

在这篇文章中解决了。所以我只是像这样更正Makefile：

它奏效了。

尝试安装 xgboost 失败..？该版本是 Windows 和企业版的 Anaconda 2.1.0（64 位）。我该如何进行？我一直在使用 R 似乎很容易从 RStudio 在 R 中安装新包，但在 spyder 中却不是这样，因为我需要转到命令窗口来执行它，然后在这种情况下它失败了..

我正在尝试在数据集上训练 xgboost 模型X-train, X_test。代码：

但我收到错误：TypeError: 'DMatrix' object is not iterable在倒数第二行。

需要做什么？

np.array编辑：如果我故意打字，我会得到TypeError: iteration over a 0-d array

编辑2：如果我DMatrix完全避免这种方式：watchlist = list(np.append(X_train[mask], np.matrix(y[mask]).transpose(), axis=1))我得到另一个错误

我正在尝试使用multi:softmax目标训练 xgboost 模型，但准确度得分卡住了。

代码：

输出：

我需要更改哪些参数以反映迭代中的任何更改 eval-merror？

编辑：我试图将 eta 更改为 0.01、0.1、0.3 和 1，但徒劳无功。

如果通过 source 命令调用以下代码，则效果很好。它是函数的一部分，其中xgb.metric.label是一个形式参数，在运行时可以使用"rmsle". bst.cv是一个data.table。

相反，当我调用这样的代码时，R CMD check R-package --as-cran我得到了以下错误Error in get(lab) : object 'test.rmsle.mean' not found。但是从标准输出中我可以看到完全test.rmsle.mean存在。

我试图在错误之前调用所有相关库，但没有成功。

我还在DESCRIPTION文件的导入部分添加了这些库。再次，没有成功。

我最近发现了 in 中的folds参数xgb.cv，它允许指定验证集的索引。xgb.cv.mknfold然后在 内调用辅助函数xgb.cv，然后将每个折叠的剩余索引作为相应折叠的训练集的索引。

问题：我可以通过 xgboost 接口中的任何接口同时指定训练和验证指数吗？

我的主要动机是执行时间序列交叉验证，我不希望将“非验证”索引自动分配为训练数据。一个例子来说明我想要做什么：

目前，使用该folds参数将迫使我使用剩余的示例作为验证集，这大大增加了误差估计的方差，因为剩余的数据大大超过了训练数据，并且可能与训练数据有非常不同的分布，尤其是对于较早的折叠。这就是我的意思：

如果其他软件包方便的话，我愿意接受其他软件包的解决方案（即不需要我撬开开源代码），并且不会破坏原始 xgboost 实现中的效率。

我这里有一个示例代码。

建立模型后，我将其打印为

我有问题：

1. 我知道梯度提升树的平均值来自这些具有一些加权系数的树。我怎样才能得到那些coefs？

2. 只是为了澄清。树预测的值是leaf = x，不是吗？

谢谢你。

我正在尝试在我的 Mac 上为 Python 3.4 安装 xgboost，但之后出现以下错误pip3 setup.py install：

当使用 -v 选项运行它以获取详细输出时，错误如下所示：

我该如何解决这个问题？