- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我使用 Scikit-Learn Python API 在 Python 中训练了一个 xgboost 模型,并使用 pickle
对其进行了序列化。图书馆。我将模型上传到 ML Engine,但是当我尝试进行在线预测时,出现以下异常:
Prediction failed: Exception during xgboost prediction: can not initialize DMatrix from DMatrix
{
"instances":[
[
24.90625,
21.6435643564356,
20.3762376237624,
24.3679245283019,
30.2075471698113,
28.0947368421053,
16.7797359774725,
14.9262079299572,
17.9888028979966,
15.3333284503293,
19.6535308744024,
17.1501961307627,
0.0,
0.0,
0.0,
0.0,
0.0,
509.0,
497.0,
439.0,
427.0,
407.0,
1.0,
1.0,
1.0,
1.0,
1.0,
2.0,
23.0,
10.0,
58.0,
11.0,
20.0,
23.3617021276596,
23.3617021276596,
23.3617021276596,
23.3617021276596,
23.3617021276596,
23.9423076923077,
26.3082269243683,
23.6212606363851,
22.6752334301282,
27.4343583104833,
34.0090408101173,
11.1991944104063,
7.33420726455092,
8.15160392948917,
11.4119236389594,
17.9429092915607,
18.0573102225845,
32.8902876598084,
-0.00286123032904149,
-0.00286123032904149,
-0.00286123032904149,
-0.00286123032904149,
-0.00286123032904149,
-0.0028328611898017,
0.0534138904223018,
0.0534138904223018,
0.0534138904223018,
0.0534138904223018,
0.0534138904223018,
0.0531491870801522
]
]
}
def _train_model(X, y):
clf = xgb.XGBClassifier(max_depth=6,
learning_rate=0.01,
n_estimators=100,
n_jobs=-1)
clf.fit(X, y)
return clf
X
和
y
都是
numpy.ndarray
:
Type of X: <class 'numpy.ndarray'> Type of y: <class 'numpy.ndarray'>
xgboost 0.72.1
,
Python 3.5
和 ML 运行时
1.9
.
最佳答案
似乎问题是由于酸洗造成的。我能够重现它并进行修复,但与此同时,您可以尝试像下面这样导出分类器吗?
clf._Booster.save_model('./model.bst')
cloudml-feedback@google.com
.
关于python-3.x - xgboost 预测期间的异常 : can not initialize DMatrix from DMatrix,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/53506997/
我使用 Scikit-Learn Python API 在 Python 中训练了一个 xgboost 模型,并使用 pickle 对其进行了序列化。图书馆。我将模型上传到 ML Engine,但是当
我的理解是 DMatrix 接受 numpy.ndarray 作为输入。我已经尝试过多次,但它不允许我创建 DMatrix。 我尝试过使用 Xgboost.DMatrix 和 Xgboost.skle
我试图理解以下情况: 当我创建新的 xgbost DMatrix 时 xgX = xgb.DMatrix(X, label=Y, missing=np.nan) 基于具有 64 个特征的输入数据 X
我正在尝试拟合部分由对称矩阵 A 参数化的 Theano 模型。为了加强 A 的对称性,我希望能够通过仅传入上三角中的值来构造 A。 等效的 numpy 代码可能如下所示: import numpy
我正在尝试使用插入符号库调整 xgboost 的超参数来解决分类问题,由于我的数据集中有很多因素,并且 xgboost 喜欢将数据作为数字,所以我使用特征哈希创建了一个虚拟行,但是当我得到运行插入符列
我在 R 中使用 XGBoost 时遇到问题。我正在读取包含我的数据的 CSV 文件: get_data = function() { #Loading Data path = "dados_eye.
我提取了一些在 kaggle (linux) 上运行的 ML 代码,并尝试在 Windows 机器上的 jupyter notebook 中运行它。这是代码(其中的一部分): ##### RUN XG
在 xgboost 中可以设置参数 weight对于 DMatrix .这显然是一个权重列表,其中每个值都是相应样本的权重。 我找不到有关这些权重如何在梯度提升过程中实际使用的任何信息。他们是否与 e
我正在阅读the documentation for XGBoost ,特别是创建 CSR/CSC 格式的 DMatrix。该文档不是很有帮助: To load sparse matrix in CS
从python中的数据创建DMatrix时出现以下错误。 TypeError: can not initialize DMatrix from DataFrame Exception Attribut
我尝试了所有可能的解决方案,但仍然收到此错误,已经安装了所有依赖库。 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selecti
我正在尝试在数据集 X-train, X_test 上训练 xgboost 模型。代码: xgb_params = { "objective": "multi:softmax", "e
假设我有一个大数据框和一些列列表,我希望能够将它们放入 patsy dmatricies 中,而不必单独写出每个名称。也就是说,我想将列表中的名称称为列名称列表以形成术语。而不是在我的数据框列中写出每
在 xgboost 中,我正在做类似的事情 import numpy as np import xgboost as xgb y = np.arange(10) X = np.arange(20).r
我想在 C++ 项目中使用 xgboost 进行图像分类。我有特征矩阵 (hist) cv::Mat_ 和标签 vector std::vector,如何在 C++ 中创建 xgboost::DMat
只是想知道下一个案例怎么可能: def fit(self, train, target): xgtrain = xgb.DMatrix(train, label=target, missi
这个问题真的很奇怪,因为那部分与其他数据集工作得很好。 完整代码: import numpy as np import pandas as pd import xgboost as xgb from
我想检查 DMatrix目的。 documentation mentions获取行数和列数以及每行切片的方法: dmatrix.slice(index) 但我想使用 numpy 做更复杂的转换。有没有
我有点难以理解 weight 之间的区别。函数位于 xgb.DMatrix和 sum_pos_weight param 中的参数列表。我正在经历以下code它正在使用希格斯数据; 由于数据不平衡,作者
我正在改进一个旧应用程序,该应用程序广泛使用了 Numerical Recipes 的 dmatrix。由于我处理该应用程序的原因之一是因为它的代码即将打开,所以我想用可以自由分发的代码替换所有 Nu
我是一名优秀的程序员,十分优秀!