xgboost

通过自制程序的gcc没有--without-multilib选项的处理方法 我想在Python 3.5中安装xgboost.这要求gcc支持-fopenmp选项.默认的gcc不支持它.所以我正在使用 I want to install xgboost in Python 3.5. This requires gcc to support -fopenmp option. Default gcc does not support it. So I am using brew install gc

在这种情况下，当我考虑在训练和测试(训练期间的评估数据)误差相当相似(尽管评估误差不是最小)的点停止训练回合时，模型表现更好，并且按照错误项估计. 因此，问题是:训练轮次的数量是否应该比最佳点(在最佳点(训练和测试(评估)之间的发散误差非常大，尽管验证误差较低))更早地停止? 请确保已采取一切措施正确分割数据集以进行训练，测试，验证等. 谢谢. 解决方案 在xgboost中提前停止的工作方式

Sagemaker 笔记本上的 xgboost 导入失败的处理方法 我正在尝试在 Sagemaker 笔记本上使用 XGBoost. I am trying to use XGBoost on Sagemaker notebook. 我正在使用 conda_python3 内核，并且安装了以下软件包: I am using conda_python3 kernel, and the following packages are installed: py-xgboost-mutex libxg

如何知道在XGBoost中创建的树的数量的处理方法 我有一个关于XGBoost的问题。 您知道如何知道在XGBoost中创建的树的数量吗？ 与RandomForest不同，模型制造商决定制作多少棵树，XGBoost基本上继续创建树，直到损失函数达到一定的数字。因此我想知道这一点。 谢谢。 推荐答案 它有点歪曲，但我现在做的是dump-模型(XGBoost生成一个列表，其中每个元素都是单个树的字符串表示)，然后计算列表中有多少个元素： # clf is a XGBoost model fitte