Xgboost: الانحدار الكمي ودعم فترات التنبؤ

تم إنشاؤها على ٢ أغسطس ٢٠١٦  ·  3تعليقات  ·  مصدر: dmlc/xgboost

أعلم أن sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor يدعم الانحدار الكمي وإنتاج فترات التنبؤ . هل هناك أي خطط لحزمة XGBoost لتقديم دعم مماثل؟

feature-request
مصدر
picture nnorton24
👍2

التعليق الأكثر فائدة

يتطلب الانحدار الكمي باستخدام xgboost وظائف متدرجة وهسية مخصصة. هنا تطبيق في Python: http://www.bigdatarepublic.nl/regression-prediction-intervals-with-xgboost/

picture arbackus في ١٧ مايو ٢٠١٧
👍5

ال 3 كومينتر

الانحدار الكمي غير مدعوم حاليًا.

يمكن تحقيق ذلك من خلال تحديد الوظيفة الموضوعية من جانب المستخدم: https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/R-package/demo/custom_objective.R

hetong007 picture hetong007 في ٢٤ أغسطس ٢٠١٦

يتطلب الانحدار الكمي باستخدام xgboost وظائف متدرجة وهسية مخصصة. هنا تطبيق في Python: http://www.bigdatarepublic.nl/regression-prediction-intervals-with-xgboost/

arbackus picture arbackus في ١٧ مايو ٢٠١٧
👍5

لاحظ أن التنفيذ ليس مفيدًا جدًا لمعظم المستخدمين ، لأنه يحدد ثلاث معاملات للبحث في الشبكة (مكلفة للغاية) للحصول على تقدير كمي. في sklearn ، أنت تحدد فقط القيمة الكمية ويتم إعطاؤك تقديرًا قويًا وموثوقًا جدًا لتلك الكمية.

joseortiz3 picture joseortiz3 في ٢١ ديسمبر ٢٠١٧
👍2
هل كانت هذه الصفحة مفيدة؟
0 / 5 - 0 التقييمات

القضايا ذات الصلة

choushishi picture choushishi  ·  3تعليقات
lizsz picture lizsz  ·  3تعليقات
pplonski picture pplonski  ·  3تعليقات
frankzhangrui picture frankzhangrui  ·  3تعليقات
uasthana15 picture uasthana15  ·  4تعليقات