小编Ank*_*eth的帖子

我正在为回归任务训练 xgboost 模型，并传递了以下参数 -

params = {'eta':0.4, 'max_depth':5, 'colsample_bytree':0.6, 'objective':'reg:squarederror'}
num_round = 10
xgb_model = xgboost.train(params, dtrain_x, num_round)

在训练阶段，我得到以下错误-

XGBoostError: b'[18:03:23] C:\Users\xgboost\src\objective\objective.cc:23: 未知目标函数 reg:squarederror'

而在docs 中，它显然是一个有效的目标函数。谁能告诉我为什么我会收到这个错误？

信息-我在 Windows 上使用 python 3.7.3，xgboost 版本是 0.82

我有一个看起来像这样的数据框-

>>> df  
     a    d    s  
0  1.0  3.0  2.0  
1  2.0  NaN  4.0  
2  3.0  6.0  NaN  
3  NaN  NaN  3.0  
4  5.0  8.0  NaN  
5  6.0  NaN  NaN  

我必须用“d”列中的平均值替换 NaN，其中“a”列的值 > 2。所以，我写-

>>> df['d'][df['a']>2]  
2    6.0  
4    8.0  
5    NaN  

>>> df['d'][df['a']>2].fillna(df['d'][df['a']>2].mean(), inplace = True)  

但这似乎不起作用，它返回相同的数据帧，而不影响“d”列最后一行中的 NaN 值。

请告诉我我在这里做错了什么。我正在使用 pandas 版本 0.21

我正在努力将 xgboost 特征重要性图保存到文件中。我在我的 jupyter 笔记本中创建了一个模型并绘制了功能的重要性 -

xgb_model = xgboost.train(best_params, dtrain, num_round)
xgboost.plot_importance(xgb_model)

它向我显示了特征重要性图，但我无法将其保存到文件中。我什至在 中寻找任何保存属性dir(xgboost.plot_importance(xgb_model))，但一无所获。有没有办法做到这一点？