问题标签 [xgboost]

我是一个新的 Python 用户。我从以下链接下载了最新的 Anaconda 3 2.4.1 (Python 3.5)： https ://www.continuum.io/downloads

我的 PC 配置是：Windows 10、64 位、4GB RAM

在 Anaconda 命令提示符中的“pip install xgboost”失败后，我花了几个小时试图找到下载软件包的正确方法，但找不到 Anaconda 的任何具体说明。

任何人都可以帮助如何从 Anaconda 安装 xgboost 吗？

我开始使用 python xgboostbackage。有没有办法在每个训练时期获得训练和验证错误？我在文档中找不到

训练了一个简单的模型并得到了输出：

[09:17:37] src/tree/updater_prune.cc:74：树修剪结束，1 个根，124 个额外节点，0 个修剪节点，max_depth=6

[0] eval-rmse:0.407474 train-rmse:0.346349 [09:17:37] src/tree/updater_prune.cc:74: 树修剪结束，1 个根，116 个额外节点，0 个修剪节点，max_depth=6

1 eval-rmse:0.410902 train-rmse:0.339925 [09:17:38] src/tree/updater_prune.cc:74: 树修剪结束，1 个根，124 个额外节点，0 个修剪节点，max_depth=6

[2] eval-rmse:0.413563 train-rmse:0.335941 [09:17:38] src/tree/updater_prune.cc:74: 树修剪结束，1 个根，126 个额外节点，0 个修剪节点，max_depth=6

[3] eval-rmse:0.418412 train-rmse:0.333071 [09:17:38] src/tree/updater_prune.cc:74: 树修剪结束，1 个根，114 个额外节点，0 个修剪节点，max_depth=6

但是，我需要在代码中进一步传递这些eval-rmse，train-rmse或者至少绘制这些曲线。

我对所有这些方法都很陌生，并试图得到一个简单的答案，或者也许有人可以指导我在网络上的某个地方进行高级解释。我的谷歌搜索只返回了 kaggle 示例代码。

extratree 和 randomforrest 本质上是一样的吗？xgboost 在为任何特定树选择特征时使用提升，即对特征进行采样。但是那么其他两种算法是如何选择特征的呢？

谢谢！

我已经看到与我的问题相关的问题，但这些答案对我不起作用。我正在尝试安装 xgboost 软件包，但出现此错误：

我已经尝试了几乎所有选项，例如--no-cache-dir，--no-clean但得到了同样的错误。

如果您能帮我解决这个问题，我将不胜感激。我尝试从 Github 安装并尝试了其他方法（使用 cmd 和 setup.py 脚本），但他们没有安装整个软件包，并且某些 xgboost 命令不起作用。

使用 pip 安装其他软件包我没有任何问题，xgboost 是我安装它时唯一遇到的问题。

以下是我使用的脚本以及我得到的输出（我已从所有链接中删除了 https://）：

我想在 c++ 项目中使用 xgboost 进行图像分类。我有特征矩阵 (hist) cv::Mat_ 和标签向量 std::vector，如何在 C++ 中创建 xgboost::DMatrix？我想我应该使用 DMatrix::Create()，但我不明白我应该传递哪些参数。

我是一名数据科学家，我在工作场所看到所有主要的生产解决方案最多都涉及随机森林。

为什么像xgboost这样的机器学习算法不能在生产环境中使用？为什么需要可重复性？

我最近在 Windows 10 旁边下载了 Ubuntu 14.04 桌面版本。

我的 PC 配置是：4 GB RAM，64 位

我在下载文件后安装了 Anaconda：bash Anaconda3-2.5.0-Linux-x86_64.sh

安装成功。

现在在我的 ubuntu 终端中，我按照http://xgboost.readthedocs.org/en/latest/build.html#building-on-ubuntu-debian上的说明执行了步骤

1. 安装了最近的 GNU C++ 编译器 --> 成功
2. git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost cd xgboost；使-j4

构建也很成功，我可以构建“libxgboost.so”

3. sudo apt-get install python-setuptools (成功)
4. cd python 包
5. 须藤 python setup.py 安装

5.命令在很多行之后返回错误：

'ImportError：没有名为 numpy.distutils.core 的模块'

谁能建议如何摆脱这个错误以便我可以安装 xgboost ？

当我尝试使用以下代码时出现以下错误。

******代码******

******错误******

我正在使用 XGBClassifier（在 xgboost 中）进行多类分类。执行分类器后，我收到一条错误消息：

下面列出了导致此错误的代码（params 是 xgb 的有效参数集）：

我搜索了一下，发现 'num_class' 参数被命名为 'n_classes' 用于 XGBClassifier 的 scikit 实现。我尝试了此更改并收到了类似的错误：

下面列出了导致此错误的代码：

感谢您对修复此错误的任何帮助！

我正在尝试使用 scikit-learn 中的 f-score 作为 xgb 分类器中的评估指标。这是我的代码：

但是有一个错误：Can't handle mix of binary and continuous