Xgboost: भविष्यवाणी अंतराल के लिए मात्रात्मक प्रतिगमन और समर्थन

को निर्मित 2 अग॰ 2016 · 3टिप्पणियाँ · स्रोत: dmlc/xgboost

मुझे पता है कि sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor क्वांटाइल रिग्रेशन और भविष्यवाणी अंतराल के उत्पादन का समर्थन करता है। क्या XGBoost पैकेज के लिए समान समर्थन देने की कोई योजना है?

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स्रोत

nnorton24

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सबसे उपयोगी टिप्पणी

xgboost के साथ क्वांटाइल रिग्रेशन के लिए कस्टम ग्रेडिएंट और हेसियन फ़ंक्शंस की आवश्यकता होती है। यहाँ पायथन में एक कार्यान्वयन है: http://www.bigdatarepublic.nl/regression-prediction-intervals-with-xgboost/

arbackus 17 मई 2017

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सभी 3 टिप्पणियाँ

क्वांटाइल रिग्रेशन वर्तमान में समर्थित नहीं है।

इसे उपयोगकर्ता की ओर से उद्देश्य फ़ंक्शन को परिभाषित करके प्राप्त किया जा सकता है: https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/R-package/demo/custom_objective.R

hetong007 24 अग॰ 2016

arbackus 17 मई 2017

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ध्यान दें कि अधिकांश उपयोगकर्ताओं के लिए कार्यान्वयन बहुत उपयोगी नहीं है, क्योंकि यह मात्रात्मक अनुमान प्राप्त करने के लिए ग्रिड-खोज तीन पैरामीटर (बहुत महंगा) निर्दिष्ट करता है। स्केलेर में, आप केवल मात्रात्मक मूल्य को परिभाषित करते हैं और आपको उस मात्रा का एक बहुत ही मजबूत और विश्वसनीय अनुमान दिया जाता है।