scala XGBoost常见错误与调优 LINII 发表于2024-06-11 浏览5529 评论0 一、常见错误 1、空值 报错信息: java.lang.RuntimeException: you can only specify missing value as 0.0 (the currently set value NaN) when you have SparseVector or Empty vector as your feature format at ml.dmlc.xgboost4j.scala.spark.XGBoost$$anonfun$verifyMissing
人工智能 机器学习算法的新女王——XGBoost(算法机器人) 站长资讯网友投稿帖 发表于2024-05-23 浏览4853 评论0 XGBoost是基于决策树的集成机器学习算法,使用了梯度提升框架。在涉及非结构化数据(图像、文本等)的预测问题中,人工神经网络往往优于所有其他算法或框架。