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Estoy tratando de comparar diferentes estrategias de regresión para un problema de pronóstico: Usando algoritmos que admiten por defecto regresión de entrada y salida múltiples (es decir, Regresión lineal, Árboles, etc.). Usando algoritmos como envoltorio para hacer una regresión de entrada y salida múltiples (es decir, SVR, XGboost). Usando el . . . Read more
Para un dataframe df_content que se ve así: rated_object feature_1 feature_2 feature_n rating o1 2.02 0 90.40 0 o2 3.70 1 NaN 1 o3 3.45 0 70.50 1 o4 7.90 1 40.30 0 … Escribí la siguiente función: import xgboost as xgb from sklearn.model_selection import train_test_split from xgboost import XGBClassifier . . . Read more
Dado un dataframe df2 que se ve así: rated_object feature_1 feature_2 feature_n rating o1 2.02 0 90.40 0 o2 3.70 1 NaN 1 o3 3.45 0 70.50 1 o4 7.90 1 40.30 0 … Se escribió el siguiente modelo: import xgboost as xgb from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import . . . Read more
Estoy siguiendo la guía en https://github.com/cerlymarco/shap-hypetune/blob/main/notebooks/XGBoostusage.ipynb para mi tesis, y necesito imprimir el nombre de las variables que se guardan o eliminan en cada paso (cada variable representa una cantidad física). He empezado con un XGBoost base con un conjunto de 17 características que quiero reducir y ver, para cada . . . Read more
Los documentos dicen: Data Matrix utilizada en XGBoost. DMatrix es una estructura de datos interna que se utiliza en XGBoost, optimizada tanto para la eficiencia de la memoria como para la velocidad de entrenamiento. Puedes construir DMatrix a partir de múltiples fuentes de datos diferentes. Entiendo esto, pero ¿cuál es . . . Read more