Thinbug
News
xgboost的最终模型是什么?
时间:2017-07-16 06:17:14
标签:
machine-learning
xgboost
我有三个关于XGBoost的问题。
XGBoost的最终型号是什么?也就是说,当我想做出预测时,最终的预测是所有树的平均值吗?
在R中,如何检查每棵树的预测?
在R中,如何解释助推器是gbtree和目标是reg:线性?这是否意味着使用基于树的模型,对于叶子,它是线性回归模型(而不是平均值)?如果是,每个叶子使用了哪些功能?
醇>
谢谢!
0 个答案:
没有答案
相关问题
xgboost ML模型的get_fscore()有什么作用?
使用'排名的XGboost输出是什么:成对'?
GBrank:什么是最终型号?
使用param' scale_pos_weight'的机制是什么?在xgboost?
xgboost的最终模型是什么?
num_boost_round和n_estimators之间有什么区别
xgboost配对排名是什么预测输入和输出
shap_values和explorer.expected_value的输出是什么?
尽管文档中提到了xgboost,Python中的xgboost并没有恢复功能的重要性
使用xgboost进行训练时的有效性得分低于最终模型
最新问题
我写了这段代码,但我无法理解我的错误
我无法从一个代码实例的列表中删除 None 值,但我可以在另一个实例中。为什么它适用于一个细分市场而不适用于另一个细分市场?
是否有可能使 loadstring 不可能等于打印?卢阿
java中的random.expovariate()
Appscript 通过会议在 Google 日历中发送电子邮件和创建活动
为什么我的 Onclick 箭头功能在 React 中不起作用?
在此代码中是否有使用“this”的替代方法?
在 SQL Server 和 PostgreSQL 上查询,我如何从第一个表获得第二个表的可视化
每千个数字得到
更新了城市边界 KML 文件的来源?