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Estoy utilizando xgboost y necesito reproducir su salida utilizando una declaración if y adiciones. Sin embargo, no estoy obteniendo la salida correcta. Creemos datos aleatorios: import numpy as np import xgboost as xgb import os np.random.seed(42) data = np.random.rand(100, 5) label = np.random.randint(2, size=100) dtrain = xgb.DMatrix(data, label=label) Luego, creemos . . . Read more
Cuando utilizo el XGBoostRegressor para predecir el Precio de la Acción, y trato de ajustar el modelo. # XGBoostRegressor parameters = { ‘n<em>estimators’: [100, 200, 300, 400], ‘learning</em>rate’: [0.001, 0.005, 0.01, 0.05], ‘max<em>depth’: [8, 10, 12, 15], ‘gamma’: [0.001, 0.005, 0.01, 0.02], ‘random</em>state’: [42] } <p>eval<em>set = [(X</em>train, y<em>train), (X</em>valid, . . . Read more
Estoy teniendo problemas para entender por qué todos los valores al llamar la función predict_proba de la librería xgboost en Python están en un rango bastante cercano de valores, a pesar de que el AUC del modelo en el conjunto de prueba es lo suficientemente bueno para el problema en . . . Read more
Tengo una pregunta: digamos que tengo un modelo xgboost que alguien entrenó y lo guardó en formato .pickle. Voy a usar este modelo y necesito saber en qué versión de xgboost fue creado. ¿Cómo puedo hacer esto?
Estoy trabajando en la interpretación de mi clasificador XGB que predice las tres clases “bajo”, “medio” y “alto”. Vi que hay enfoques y bibliotecas de Python (como SHAP-Explainer) para interpretar modelos de aprendizaje automático. Sin embargo, durante mi investigación solo encontré aplicaciones de SHAP en problemas de regresión o clasificación . . . Read more