এক্সবিস্টে সম্ভাব্যতা কীভাবে পূর্বাভাস দেওয়া যায়?

Question

নীচের পূর্বাভাস ফাংশনটি -র পাশাপাশি মান দেয় তাই এটি সম্ভাব্যতা হতে পারে না।

param <- list(max.depth = 5, eta = 0.01,  objective="binary:logistic",subsample=0.9)
bst <- xgboost(param, data = x_mat, label = y_mat,nround = 3000)

pred_s <- predict(bst, x_mat_s2)

আমি গুগল করেছি এবং চেষ্টা করেছি pred_s <- predict(bst, x_mat_s2,type="response") কিন্তু এটি কার্যকর হয়নি।

প্রশ্ন

পরিবর্তে সম্ভাবনার পূর্বাভাস কিভাবে?

Comments

আপনি যে সেটিংস ব্যবহার করেছেন তা কি ডিফল্টরূপে সম্ভাব্যতার আউটপুট দেয় না? আমি বলতে চাইছি: আপনি কি পূর্ব_দের পরীক্ষা করেছেন এবং আপনি নিশ্চিত যে সেগুলি সম্ভাবনা নয়?

— কেপিবি

এর নেতিবাচক মান নেই। সম্ভাবনা 0 থেকে 1 এর মধ্যে পরিবর্তিত হওয়া উচিত

— জর্জঅফএফআরএফ

আমি কোন সুস্পষ্ট সমস্যা দেখতে পাচ্ছি না। (যদিও, আমি পাইথন মোড়কের সাথে বেশি পরিচিত)। আপনি কি ফাংশন যোগ outputmargin=Fকরার চেষ্টা করেছেন predict? যদি কোনওভাবে outputmarginসেট করা থাকে Tতবে এটি লজিস্টিক রূপান্তরের আগে মানটি ফিরিয়ে দেবে।

— বিপর্যয়

পাইথনের জন্য, আপনি এপিআই predict_probaথেকে বাস্তবায়নটি অনুলিপি করতে পারেন sklearn: github.com/dMLc/xgboost/blob/master/python-package/xgboost/…

— আন্তন তারাসেনকো

Answer 1

জেনে নিন আমি কিছুটা দেরি করেছি, তবে আপনার কাছ থেকে সম্ভাব্যতা অর্জনের xgboostজন্য multi:softmaxএই উদ্দেশ্যে উদ্দেশ্য নির্দিষ্ট করা উচিত :

xgboost(param, data = x_mat, label = y_mat,nround = 3000, objective='multi:softprob')

থেকে ?xgb.train:

মাল্টি: সফটম্যাকব সফটম্যাক্সের মতো, তবে এনডিটা * এনসি ক্লাসের একটি ভেক্টর আউটপুট দেয়, যা আরও এনডিটা, এনসি ক্লাস ম্যাট্রিক্সে পুনরায় আকার দেওয়া যেতে পারে। ফলাফলটিতে প্রতিটি শ্রেণীর অন্তর্ভুক্ত প্রতিটি ডেটা পয়েন্টের পূর্বাভাসযুক্ত সম্ভাবনা রয়েছে।

Comments

ধন্যবাদ। বাইনারি থেকে এই ক্ষতির কার্যকারিতা কীভাবে আলাদা: বাইনারি শ্রেণিবিন্যাসের জন্য যৌক্তিক?

— জর্জিফএফআরএফ

এটি বহু-শ্রেণীর ক্ষেত্রে লজিস্টিক ফাংশনটির কেবলমাত্র একটি সাধারণীকরণ, কোনও উল্লেখযোগ্য পার্থক্য হওয়া উচিত নয়।

— সাইবারজ0জি

Answer 2

শুধু predict_probaপরিবর্তে ব্যবহার করুন predict। আপনি উদ্দেশ্য হিসাবে ছেড়ে যেতে পারেন binary:logistic।

Comments

যদি এটি পাইথন এবং আর না হয়, তবে এই উত্তরটি বোধগম্য হতে পারে। ভুল ভাষা।

— বি_মিনার

ওহো! ধন্যবাদ @ বি_মিনার আমি এই উত্তরটি মুছে ফেলছি না কারণ এটি অন্যদের জন্য সহায়ক হতে পারে যা একই ভুল করতে পারে এবং মনে হয় আমরা পাইথন নিয়ে কথা বলছি ..

— ইহাদানী

আমার জন্য এটি কৌতুকটি না করে ডেটাসায়েন্স.স্ট্যাকেক্সেঞ্জঞ্জ

— জর্জি হিলার

xgboost এর কোন পূর্বাভাস_প্রোবা ফাংশন নেই

— অশোক লেলা

এক্সজিবিস্ট ক্লাসিফায়ারটিতে একটি পূর্বাভাস_প্রবাহ বিকল্প রয়েছে xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/python_api.html

— পল বেনডেভিস

Answer 3

পূর্বাভাস পরে

pred_s <- predict(bst, x_mat_s2)

আপনি দ্বারা সম্ভাবনা পেতে পারেন

pred_s$data

এটি যদি বাইনারি শ্রেণিবদ্ধ হয় তবে pred_s$dataপ্রোব.0, প্রোব 1, প্রতিক্রিয়া অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

সুতরাং আপনি দ্বারা প্রোব 1 পেতে পারেন

pred_s$data$prob.1