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Python gbtree
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我使用GridSearchCV查找XGB模型中的最佳参数，下面是我的代码
# Xgboost
grid_xgb = {
'booster': 'gbtree',
'objective' ...
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我试着用XGBoost.cv根据mlogloss提前停止：
params = {'booster': 'gbtree', 'objective': 'multi:softprob',
...
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我知道XGBRegressor使用了'gbtree'，我在R中做了适当的比较，但是 ...
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我试图在Python中使用XGBoost来获取错误
xgboost.core.XGBoostError: [09:26:06] c:\users\administrator\workspace ...
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伙计们，我是xgboost的新手，不是以英语为母语的人，所以如果我犯了一些愚蠢的错误，我希望你们不要生气。
我只是在想xgboost（将boost模型设置为gbtree模型）如何在每次迭代中生成基础学 ...
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我正在使用xgboost对
param = {'objective':'rank:pairwise', 'booster':'gbtree'}
据我所知，梯度提升是通过计算所学决策树的加权和来实现的 ...
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