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    的树木h2o.gbm数

    传统GBM，我们可以使用 predict.gbm（模型，newsdata = ...，n.tree = ...） 这样我可以比较不同的结果测试数据的树数。 在h2o.gbm中，虽然它有n.tree来设置，但它似乎对结果没有任何影响。这与默认模式完全相同： h2o.test.pred <- as.vector(h2o.predict(h2o.gbm.model, newdata=test.frame
    r machine-learning h2o gbm 2017-08-30

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    GBM和射频ensamble在插入

    我目前正试图建立一个堆叠模型使用caretEnsemble包，使用随机森林和广义推动模型作为基础模型。不过，我一直在运行caretEnsemble功能后，收到以下错误： Error in check_caretList_model_types(list_of_models) : Not yet implemented for multiclass problems 已经完成对这个问题的一些研
    r random-forest caret gbm 2017-08-02

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    如何关闭ng-bootstrap模式

    bootstrap位于我的angular 2项目中。我的模式中也有两个按钮。每个按钮都有一个回调函数。如何从按钮执行模态close或调用模态close？通过文件，但觉得很难理解。 以下是我的按钮配置： private _modalConfig: any = { title: 'Are you sure you want to delete this Lesson?', bu
    javascript twitter-bootstrap angular bootstrap-modal ng-bootstrap 2017-04-25

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    使用plot.gbm产生边际图时得到错误

    总新手到R - 我想从BRT中做出一些边际图，我用gbm包完成并且一直得到相同的错误。 以下是我的代码; boosted.tree_LRFF是我从完成gbm.fit > plot.gbm(boosted.tree_LRFF, + i.var= 5, + n.trees = train.model$finalModel$tuneValue$n.trees, + continuous
    r gbm 2017-09-23

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    树分割在水GBM型号

    通过运行命令， m <- h2o.getModel("depth_grid_model_4") h2o.varimp(m) 我能够查看模型的性能，以及变量的重要性。 如何查看GBM模型的每棵树中使用的分割？ 感谢
    r h2o gbm 2017-09-26

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    如何在R中输入xgb.train函数中的数据？

    我要使用xgb.train函数在R上执行xgboost。 为了使用xgb.train函数，我知道必须将输入数据转换为使用xgb.DMatrix函数。 但是，当我在我的数据SETM使用此功能我得到一个错误信息： Error in xgb.DMatrix(data = as.matrix(train)) : [09:01:01] amalgamation/../dmlc-core/src/i
    r xgboost training-data gbm 2017-08-11

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    Word2Vec字的嵌入与GPU

    我们遵循与迭代以下项目的文本分类过程： 创建Word2Vec字嵌入文本文档模型。 做一个网格搜索和树深度参数。 选择执行得最好的最终GBM模型。 当我们遍历列表时，CPU核心在％100负载下工作。是否有任何程序或解决方案使用H2O Deep Water GPU功能重复上述过程？
    deep-learning word2vec h2o grid-search gbm 2017-08-12

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    在R中使用GBM进行预测时出错

    我需要快速帮助。我一直试图简单地应用GBM，但我面临着一个我无法解决的错误。请帮忙。所使用的数据集可以在“https://www.kaggle.com/c/boston-housing/data” 代码中找到： data1 <- read.csv("train.csv") data2 <- read.csv("test.csv") data2$medv<- NA GBM library(c
    r machine-learning gbm 2017-10-09

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    R gbm为什么fit tree的长度始终是数据集iris的n.trees的3倍

    无论我们选择什么方法（'cv', 'OOB' or 'test'），我们选择合适的gbm对象中树的数量始终为3*n.trees数据集iris 。 是因为iris数据集有一个3级目标分类变量。 如果是与目标变量具有值A，B和C，为所述第一树，第二树B，第三树C和第四树甲再次？ 或者如果n.trees设置为100，则前100棵树用于A，第2 100棵树用于B，最后100棵用于C？ fit = gbm(
    r algorithm tree gbm 2017-10-11

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    h2o GBM早期停止

    我想用h2o过度GBM（我知道这很奇怪，但我需要这个来说明一点）。所以我增加了我的树MAX_DEPTH和收缩，以及残疾停止标准： overfit <- h2o.gbm(y=response , training_frame = tapp.hex , ntrees = 100 , max_depth = 30 , learn_r
    r h2o gbm 2017-10-12
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