Xgboost: 分位点回帰と予測区間のサポート

作成日 2016年08月02日  ·  3コメント  ·  ソース: dmlc/xgboost

sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressorは、分位点回帰と予測区間の生成をサポートしていることを知っています。 XGBoostパッケージが同様のサポートを提供する予定はありますか？

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xgboostを使用した分位点回帰には、カスタム勾配関数とヘッセ関数が必要です。 Pythonでの実装は次のとおりです。http： //www.bigdatarepublic.nl/regression-prediction-intervals-with-xgboost/

picture arbackus 2017年05月17日
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全てのコメント3件

分位点回帰は現在サポートされていません。

これは、ユーザー側で目的関数を定義することで実現できます： https ://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/R-package/demo/custom_objective.R

hetong007 picture hetong007 2016年08月24日

xgboostを使用した分位点回帰には、カスタム勾配関数とヘッセ関数が必要です。 Pythonでの実装は次のとおりです。http： //www.bigdatarepublic.nl/regression-prediction-intervals-with-xgboost/

arbackus picture arbackus 2017年05月17日
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実装は、分位数の推定値を取得するために3つのパラメーター（非常にコストがかかる）をグリッド検索することを指定しているため、ほとんどのユーザーにとってあまり有用ではないことに注意してください。 sklearnでは、分位値のみを定義し、その分位の非常に堅牢で信頼性の高い推定値が与えられます。

joseortiz3 picture joseortiz3 2017年12月21日
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