tradaboost

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为什么二分类问题使用Tradaboost输出有时候会全为1呢

netFriendGao

运行报错

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请教一下大佬这个问题如何解决： Error rate: 0.0 D:\Anaconda3\envs\py27\lib\site-packages\sklearn\metrics\ranking.py:542: UndefinedMetricWarning: No positive samples in y_true, true positive value should be meaningless UndefinedMetricWarning) auc: nan

xycim

总是第一次循环就 break(error rate =0)

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请问各位, 为什么鄙人运行出来总是第一次就break,(error_rate=0); 用拟合的模型在测试集上predict,发现AUC在0.7左右(并不是无效分类器). 难道是因为数据的问题?(也就是说不需要boosting,直接用弱学习器就能把training data学习得很好)? 请各位指点迷津,感激不尽.

TheBigRain

beta算的不对？

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应该是log(n) 而不是 log(n/N) ??

yiyiyi4321

算法不收敛

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不收敛。我使用的是 https://www.kesci.com/home/competition/5ca1b155bcf47e002c38ba66/content/2 这个竞赛的数据，训练之后一直不收敛

SAwxl

错误率>=0.5的时候，beta为1，权重就不会更新了哇，是不是应该break了

yuanjie-ai

- 误差计算部分，也就是在**calculate_error**函数中，计算的结果实际上是每个弱分类器对于每次迭代的残差拟合的误差。我认为正确的误差计算应该是：在第i次迭代结束时，也就是在生成第i个弱分类器后，我们得到了弱分类器的模型以及其占有的权重，则第i次迭代之后总分类器的误差应该是从第1个到第i个弱分类器的权重乘以模型输出之和。具体参考adaboost的误差计算结果。 - 此外，tradaboost算法中，计算误差使用的是后N/2个弱分类器的输出，忽略了前N/2个弱分类器的输出，这个地方有大神可以解释一下吗？论文中的证明虽然正确，但总感觉怪怪的

SAwxl

你这有例子吗

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xxllp

处理缺失值问题

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### 1、请问**处理缺失值**为什么用这个语句呢？ `train_df.fillna(value=-999999)` ### 2、不知道是不是我设置的内存不够，运行程序的时候还是报错 ``` Traceback (most recent call last): File "Tradaboost_GitHub.py", line 98, in pred = tr.tradaboost(X_train, trans_T, y_train, label_T, X_test, 10) File "TrAdaboost.py", line 44, in tradaboost...

JJMLeo

Hi,Mr.Chen。关于训练和测试数据

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近来在学习TrAdaBoost,非常高兴看到你的GitHub project，请问能否将数据发送给我学习，谢谢。我的邮箱[email protected]。再次感谢

dengdror