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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。

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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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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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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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

データやコードの一部でも示していただけるともう少し調べて回答できる可能性が高まります

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