在PyCharm中以退出码137完成的进程
当我在PyCharm中手动停止脚本时，进程以退出代码137结束。但是我没有停止脚本。仍然收到了退出代码137。问题出在哪里？ Python版本为3.6，在运行xgboost.train()方法时进程结束。
如何保存和加载xgboost模型？
从XGBoost指南中得知： After training, the model can be saved. bst.save_model('0001.model') The model and its feature map can also be dumped to a text f...
如何在Anaconda Python（Windows平台）中安装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 我的电脑配置为：Windows 10，64位，4GB RAM 在Anaconda命令提示符中'pip i...
如何在xgboost中获取特征重要性？
我正在使用xgboost构建模型，并尝试使用get_fscore()查找每个特征的重要性，但它返回{} 我的训练代码如下：dtrain = xgb.DMatrix(X, label=Y) watchlist = [(dtrain, 'train')] param = {'max_depth'...
XGBoost分类变量：哑变量编码 vs 编码
当使用XGBoost时，我们需要将分类变量转换为数字。 在以下两种方法之间，dummifying（虚拟化）分类变量和将分类变量从例如（a，b，c）编码为（1，2，3）有什么性能/评估指标上的差异： dummifying（虚拟化）你的分类变量 将你的分类变量从例如（a，b，c）编码为（1，...
如何实现xgboost的增量训练？
问题在于我的训练数据由于大小无法放入内存中。因此，我需要一种方法，首先在整个训练数据集上构建一棵树，计算残差，然后构建另一棵树（类似于梯度提升树的方法）。显然，如果我在某个循环中调用model = xgb.train(param, batch_dtrain, 2)，那么这并没有帮助，因为在这种...
Python中XGBoost XGBClassifier的默认值
我试图使用XGBoost分类器对某些二进制数据进行分类。当我只是简单地使用默认设置（如下所示）时：clf = xgb.XGBClassifier() metLearn=CalibratedClassifierCV(clf, method='isotonic', cv=2) metLearn.f...
如何在Windows平台上安装Python的xgboost包？
http://xgboost.readthedocs.org/en/latest/python/python_intro.html xgboost主页上说，安装XGBoost需要按照以下步骤进行： 在项目的根目录中运行 make 在python-package目录下运行 python ...
XGBoost包中的特征分数/重要性是如何计算的？
命令 xgb.importance 返回由f score度量的特征重要性图表。 这个 f score 表示什么，它是如何计算的？ 输出： 特征重要性图表