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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。

R

R言語は、「S言語」をオープンソースとして実装なおした、統計解析向けのプログラミング言語です。 計算がとても速くグラフィックも充実しているため、数値計算に向いています。 文法的には、統計解析部分はS言語を参考にしており、データ処理部分はSchemeの影響を受けています。 世界中の専門家が開発に関わり、日々新しい手法やアルゴリズムが追加されています。

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。

統計

統計は、集団現象を数量で把握することです。また、調査で得られた性質や傾向を数量的に表したデータのことをいいます。

Q&A

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R言語の<xgboost>パッケージにおけるエラー<Feature names stored in `object` and `newdata` are different!> を解消したい。

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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。

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R言語は、「S言語」をオープンソースとして実装なおした、統計解析向けのプログラミング言語です。 計算がとても速くグラフィックも充実しているため、数値計算に向いています。 文法的には、統計解析部分はS言語を参考にしており、データ処理部分はSchemeの影響を受けています。 世界中の専門家が開発に関わり、日々新しい手法やアルゴリズムが追加されています。

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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。

統計

統計は、集団現象を数量で把握することです。また、調査で得られた性質や傾向を数量的に表したデータのことをいいます。

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投稿2021/04/28 12:31

R言語の<xgboost>パッケージにおけるエラー<simpleError in predict.xgb.Booster(xgb_model, newdata = test_dmat): Feature names stored in object and newdata are different!>
を解消したい。
モデルの構築までは順調にいくものの、predictしようとするとこのようなエラーが表示されます。
testデータとtrainデータをDMatrix形式に変える前は特徴量、カラムの名前は一致しているはずなのですが・・・。何が悪さを働いているのか分からず困っています。
同じデータを<ranger>パッケージでpredictしてもこのような問題は起こりません。

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aokikenichi

2021/04/30 09:36

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