Soy un novato en XGBoost, así que perdona mi ignorancia. Aquí está el código de Python: import pandas as pd import xgboost as xgb df = pd.DataFrame({'x':[1,2,3], 'y':[10,20,30]}) X_train = df.drop('y',axis=1) Y_train = df['y'] T_train_xgb = xgb.DMatrix(X_train, Y_train) params = {"objective":...
Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 5 años . Parece que la...
Cerrada . Esta pregunta necesita detalles o claridad . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Agregue detalles y aclare el problema editando esta publicación . Cerrado hace 2 años . Entonces, dado que la función...
Entrené un modelo de predicción con Scikit Learn en Python (Random Forest Regressor) y quiero extraer de alguna manera los pesos de cada característica para crear una herramienta de Excel para la predicción manual. Lo único que encontré es el model.feature_importances_pero no ayuda. ¿Hay alguna...
Tengo datos de entrenamiento que están etiquetados con valores binarios. También he recopilado la confianza de cada una de estas etiquetas, es decir, 0,8 de confianza significaría que el 80% de los etiquetadores humanos están de acuerdo con esa etiqueta. ¿Es posible utilizar estos datos de...
Estoy buscando un paquete de Python que implemente la regresión lineal multivariante. (Nota terminológica: la regresión multivariada trata el caso donde hay más de una variable dependiente, mientras que la regresión múltiple trata el caso donde hay una variable dependiente pero más de una variable...
Mi colega y yo estamos tratando de entender la diferencia entre la regresión logística y un SVM. Claramente están optimizando diferentes funciones objetivas. ¿Es un SVM tan simple como decir que es un clasificador discriminatorio que simplemente optimiza la pérdida de la bisagra? ¿O es más complejo...
Aplicamos Lasso para clasificar las características y obtuve los siguientes resultados: rank feature prob. ================================== 1 a 0.1825477951589229 2 b 0.07858498115577893 3 c 0.07041793111843796 Tenga en cuenta que el conjunto de datos tiene 3 etiquetas. La clasificación de las...
En regresión lineal, estamos ajustando un polinomio a un conjunto de puntos de datos. En el libro de Bishop de Pattern Recognition & Machine Learning, hay algunos ejemplos en los que el ajuste es una curva o una línea recta. Estoy un poco confundido si una curva es lineal o no. El término...
Mientras tomaba un curso en línea sobre aprendizaje automático por Andrew Ng en Coursera, me encontré con un tema llamado sobreajuste . Sé que puede ocurrir cuando se usa el descenso de gradiente en una regresión lineal o logística, pero ¿puede ocurrir cuando se usan algoritmos de optimización...
Estoy teniendo muchos problemas para entender esto. ¿Significa que no debe usar la función de costos con mucha
Tengo un gran conjunto de puntos (orden de 10k puntos) formados por pistas de partículas (movimiento en el plano xy en el tiempo filmado por una cámara, por lo que 3D - 256x256px y ca 3k fotogramas en mi conjunto de ejemplo) y ruido. Estas partículas viajan aproximadamente en líneas rectas...