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我训练了朴素的XGBClassifier()。在对我的分类器进行拟合之后，我的分类器有两条平行线：
XGBClassifier(base_score=0.5, booster='gbtree', callbacks=None,
浏览 13提问于2022-05-25得票数 0
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例如，XGBClassifier有诸如fit、predict、predict_proba等选项。
浏览 0修改于2018-05-04得票数 7
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我正在尝试定义一个名为XGBExtended的类，它扩展了类xgboost.XGBClassifier，xgboost的scikit-learn API。__init__中定义的属性，在父初始化方法(xgboost.XGBClassifier.__init__)期间定义的属性被忽略。我正在使用IPython并运行Python2.7。In [182]: import xgboost as xgb ...: class XGBExtended(xgb.XGBClassifier):
...:但是，对象本
浏览 16提问于2017-08-30得票数 1
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在实现XGBClassifier.fit()而不是XGBoost.train()时，我无法执行增量学习。XGBClassifier.fit()的XGBClassifier.fit()参数接受XGBoost，而我想提供XGBClassifier。因为我需要使用XGBClassifier方法，所以可以对predict_proba()进行增量学习吗？非工作守则：
xgb_model = xgb.XGBClassifier(**best_params
浏览 7修改于2021-03-25得票数 5
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我最近安装了xgboost，但无法访问XGBClassifier：当我只导入xgboost并编写xgboost时，它会打印出模块在这里
浏览 0提问于2017-07-01得票数 3
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我试图理解xgboost.XGBRegressor和xgboost.sklearn.XGBClassifier之间的区别。#clf = xgboost.sklearn.XGBClassifier(alpha=c)
当clf = xg
浏览 0修改于2022-02-16得票数 5
xgboost.sklearn诉xgboost.XGBClassifier分类器：xgb2 = xgboost.XGBClassifier(max_depth=2)
列
浏览 0修改于2021-12-09得票数 1
我使用XGBClassifier (在xgboost中)进行多类分类。在执行分类器时，我收到一个错误，该错误声明：引起此错误的代码列在下面(params是xgb的有效参数集)：我搜索了一下，发现'num_class‘参数名为'n_classes’，用于XGBClassifier的scikit实现。我尝试了这个更改，并收到了一个类似的错误：
浏览 9提问于2016-02-13得票数 7
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我试图在python笔记本中使用XGBClassifier作为：要查看使用的默认参数的值，我执行了以下操作：它输出以下输出，所有参数的默认值均为None：
XGBClassifier(base_score=None, booster=None, colsample_bylevel=None,
浏览 11提问于2022-03-25得票数 1
我正在使用下面的代码行：if isinstance(xgb, XGBClassifier): r = pickle.loadregressor.set_params(**r.get_xgb_params())
错误：
AttributeError: 'XGBClassifier
浏览 0修改于2020-08-11得票数 1
结果如下： passed time with XGBClassifier (gpu): 0.465s passed time with XGBClassifier (cpu): 0.421stic = time.time()print('p
浏览 1修改于2020-08-17得票数 14
但是，出于某种原因，我一直收到以下错误：AttributeError: 'XGBClassifier' object has no attribute 'feature_importances_'X = X[range(1,len(Y)+1)] # cutting the dataframe to match the rows in Y
xgb = xg.XGBClassifier我使用XGBClassifier over Booster的唯一原因
浏览 21提问于2016-07-05得票数 24
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训练数据的形状为：(166573，14)1 6843 colsample_bytree=1, gammaclf = XGBClassifier()
grid = GridSearchCV
浏览 0提问于2019-04-23得票数 3
我一直试图使用以下代码预测时间序列：from numpy import loadtxt# fit model no training data
model = XGBClassifier
浏览 2修改于2017-05-31得票数 0
是否可以将pyspark数据帧传递给XGBClassifer，如下所示：model1 = XGBClassifier()
model1
浏览 0提问于2019-12-20得票数 0
问:你能帮我理解为什么RandomForestClassifier和XGBClassifier的分数完全相同吗？OrdinalEncoder(), ['Cabin']) RandomForestClassifier(n_estimators=1, random_state=42),
XGBClassifier
浏览 12提问于2019-12-16得票数 0
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num_round, evallist)bst.dump_model('dump.raw.txt', 'featmap.txt') 但是，我使用的是XGBClassifier方法dump_model在XGBClassifier中不可用。from xgboost import XGBClassifierxgboost_model.fit(x_train, y_
浏览 22提问于2019-09-29得票数 1
是否可以在搜索GridSearchCV中的XGBClassifier时使用eval_metric = 'mlogloss‘？一些例子将会受到很大的赞赏。
浏览 1提问于2017-04-20得票数 2
我正在尝试训练一个XGBClassifier，但是我得到了这个错误。我使用的是xgboost版本1.1.0。我使用pip install xgboost来安装xgboost，并对其进行了升级。param_dict = {'n_estimators':i, 'max_depth':j, 'objective':'binary:logistic'}
clf = xgb.XGBClassifier
浏览 149提问于2020-06-13得票数 1
ubuntu中的Anaconda上使用python 3.6.2，并通过使用“python”和从(设置pythonpath到库)的方法安装xgboost，但两者都不能工作，总是显示“
'objective': 'binary:logistic'}
optimized_GBM = GridSearchCV(xgb.XGBClassifier
浏览 2提问于2017-10-20得票数 1
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