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XGBoost

XGBoostは、アンサンブル学習と決定木を組み合わせた手法です。弱学習器の構築時に、以前構築された弱学習器の結果を用いて弱学習器を構築。高度な汎化能力を持ち、勾配ブースティングとも呼ばれています。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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XGBoostのDMatrixによるデータ変換ができない

h_proc

総合スコア68

XGBoost

XGBoostは、アンサンブル学習と決定木を組み合わせた手法です。弱学習器の構築時に、以前構築された弱学習器の結果を用いて弱学習器を構築。高度な汎化能力を持ち、勾配ブースティングとも呼ばれています。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2021/01/12 02:20

編集2021/01/13 08:13

XGBoostの実装を行い動かそうとしたのですが、下記のエラーが表示されてしまい、動きません。
TypeError: 'DMatrix' object is not subscriptable

調べても対処方法がわからなかったので、教えていただけると助かります。

コードは次のようになっています。

python

1#XGBoost 2import xgboost as xgb 3train_data=xgb.DMatrix(X_train,label=y_train) 4valid_data=xgb.DMatrix(X_valid,label=y_valid) 5params={'objective':'reg:squaredlogerror'} 6xgbmodel=xgb.train(params,train_data,evals=[train_data,'train',valid_data,'valid'],num_boost_round=100,early_stopping_rounds=10)

よろしくお願いいたします。

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回答1

0

自己解決

evals=[train_data,'train',valid_data,'valid']以降を削除したところ、動きました。

投稿2021/01/14 08:43

h_proc

総合スコア68

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