0-12 2024
Entrené un modelo XGBoost y utilicé el gráfico de importancia para representar qué características son más importantes en el modelo entrenado. Sin embargo, los números en el gráfico tienen múltiples valores decimales que inundan el gráfico y no encajan en él. La función no pudo predecir con el siguiente error: f Discordancia de forma de característica, esperado: self.num Características ValueError: Discordancia de forma de característica, esperado: 395. testX - 1, Dataframe trainX - n, Dataframe def xgboost Forecast Train, testX: dividido en columnas de entrada y salida. testX, np.asarray testXAhora quiero ver el significado de la función usando xgboost. Traza el significado y la función, pero el gráfico resultante no muestra los nombres de las características. En cambio, las funciones se enumeran como f1, f2, f3, etc., como se muestra a continuación. Anteriormente, en la versión 72.0, actualicé mi predictor para usar el serializador-deserializador correcto y pude ejecutar inferencia en mi modelo. CNBC Select compara tarjetas de crédito con APR sin intereses por hasta meses para que pueda maximizar sus ahorros.