评估器

ccc-sklearn-16-XGBoost（2）

文章目录XGBoost的其他参数选择弱评估器：参数boosterXGB的目标函数：参数objectiveXGB目标函数的求解参数化决策树ftf_tft：参数alpha，lambda寻找最佳树结构：求解w
扔出去的回旋镖·2023-02-04 00:26

条件概率 扑克_建立没有条件分支的扑克手牌评估器

条件概率扑克Buildingateamofdevelopersrequiresawaytomeasurethetalentandskillofcandidates.Duringtheearlystagesofacompany,buildingoutacoreseniorteamrequiresawaytoweedoutimpostersversusimpressors.Usingatechnica
weixin_26750481·2023-01-24 07:04

sklearn与XGBoost

和传统的梯度提升算法相比，XGBoost进行了许多改进，是一个集大成的机器学习算法，它能够比其他使用梯度提升的集成算法更加快速，并且已经被认为是在分类和回归上都拥有超高性能的先进评估器。
weixin_43073590·2023-01-17 13:41

【sklearn】模型融合_堆叠法

Stacking参数含义1.工具库&数据2.定义交叉验证函数2.1对融合模型2.2对单个评估器3.定义个体学习器和元学习器3.1个体学习器3.2元学习器4.评估调整模型5.元学习器的特征矩阵5.1特征矩阵两个问题
rejudge·2023-01-17 13:38

【sklearn】GradientBoosting(GBDT)

sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor3.1参数3.2接口使用4.sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier4.1回归器完成分类任务原理4.2参数4.3接口使用GBDT1.原理改进及特点GBDT的弱评估器一定是回归器
rejudge·2023-01-17 13:33

HuaPu在学：机器学习——sklearn【随机森林】

随机森林文章目录随机森林一、集成算法二、RandomForestClassifier[控制基评估器的参数][n_estimators][random_state][bootstrap&oob_score
四号花圃·2023-01-16 17:09

Lesson 8.1&Lesson 8.2 决策树的核心思想与建模流程&CART分类树的建模流程与sklearn评估器参数详解

Lesson8.1决策树的核心思想与建模流程从本节课开始，我们将介绍经典机器学习领域中最重要的一类有监督学习算法——树模型（决策树）。可此前的聚类算法类似，树模型也同样不是一个模型，而是一类模型的概称。树模型不仅运算效率高、模型判别能力强、而且原理简单过程清晰、可解释性强，是机器学习领域内为数不多的“白箱模型”。并且就树模型本身的功能来说，除了能够同时进行分类和回归预测外，还能够产出包括特征重要性
Grateful_Dead424·2023-01-16 17:06

随机森林的使用

bagging装袋法通过构建多个相互独立的评估器，然后对其预测进行平均或多数表决原则来决定集成评估其的结果。代表模型是随机森林。
可怜又无助的迪迪迪·2023-01-13 21:14

LESSON 11.1&11.2&11.3 Boosting的基本思想与基本元素&AdaBoost的参数：弱评估器与学习率&AdaBoost的参数（下）：实践算法与损失函数

目录一Boosting方法的基本思想 1BaggingpkBoosting 2Boosting算法的基本元素与基本流程 3sklearn中的boosting算法二AdaBoost 1AdaBoost的基本参数与损失函数  1.1n_estimators  1.2learning_rate  1.3algorithm与loss 2原理进阶：Adaboost回归的求解流程一Boosting方法的基本思
Grateful_Dead424·2023-01-08 15:40

干货！神经网络架构的快速性能估计方法的衡量

为了降低估计架构性能所需的训练成本，单次评估器(One-ShotEstimator,OSE)通过在所有架构之间共享一个“超网络”的参数来分摊架构训练成本。
AITIME论道·2023-01-08 09:21

随机森林-sklearn

集成算法的目标：集成算法会考虑多个评估器的建模结果，汇总之后得到一个综合的结果，以此来获取比单个模型更好的回归或者分类表现。
要努力啊啊啊·2022-12-29 14:53

机器学习工具篇_sklearn_随机森林

1.集成算法概述Q:随机森林是一种集成算法不是一种单独的机器学习算法Q:集成算法的目标考虑多个评估器的建模结果,汇总之后得到一个综合的结果,以此来获得更好的回归或者分类表现Q:集成评估器一个模型是一个评估器多个模型成为集成评估器
咸鱼2K·2022-12-26 23:35

机器学习-Sklearn（第三版）Day2 随机森林

随机森林集成算法概述森林控制基评估器重要参数随机森林是非常具有代表性的Bagging集成算法，它的所有基评估器都是决策树分类树组成的森林就叫做随机森林分类器，回归树所集成的森林就叫做随机森林回归器参数n_estimators
小浩码出未来！·2022-12-20 03:48

【机器学习】Xgboost的使用及参数详解

目录Xgboost的安装Xgboost的使用Xgboost的原生库读取数据设置参数一般参数弱评估器参数任务参数训练模型预测结果示例代码示例1示例2基于sklearnAPI的Xgboostxgboost.XGBRegressor
为什么昵称不能重复·2022-12-18 16:28

第四章 分类器集合，K折交叉验证以及置信区间计算

（corss-validation，简称CV）当评估器对不同的模型参数（“超参数”）进行评估时，如参数C是支持向量机的一个超参数，在模型未调整前，仍有过拟合的风险，因为参数
Big波斯·2022-12-16 16:21

detectron2：数据集注册

detectron2通过访问DatasetCatalog来访问具体数据，以及MetadataCatalog来访问metadata（我的理解是metadata里面是数据集的具体信息，比如类别数，评估器的种类
Rainlin.Zhang·2022-12-15 20:56

机器学习——Sklearn学习笔记（2）模型选择和评估

Sklearn学习笔记（2）模型选择和评估写在前面机器学习流程基本概念1.交叉验证：评估评估器的性能1.1交叉验证的指标1.1.1cross_val_score()：最容易1.1.2cross_validate
Robin_Pi·2022-12-14 15:52

随机森林分类器

文章目录前言一、重要参数1.1控制基评估器的参数1.2n_esitmators1.2.1建立森林1.3random_state1.4重要属性之一：estimators，查看森林中树的情况1.5bootstrap
功夫大笨鲨·2022-12-13 07:15

sklearn学习笔记8：XGBoost

xgboost.XGBRegressor①n_estimators默认100，集成中弱评估器的数量②subsample默认1，随机抽样的时候抽取的样本比例，范围(0,1]对模型的影响应该会非常不稳定，大概率是无法提升模型的泛化能力
奔跑的蜗牛君666·2022-12-08 06:33

机器学习——Sklearn学习笔记——总章

Sklearn学习笔记：总章写在前面0.快速入门（GettingStarted）0.1拟合和预测：评估器的基础（输出）0.2转换器和预处理器（输入）0.3管道：链接了预处理器和评估器0.4模型评估0.5
Robin_Pi·2022-12-04 14:51

sklearn机器学习——day16

XGBoost的三大板块：集成算法本身，用于集成的弱评估器，以及应用中的其他过程梯度提升树提升集成算法：重要参数n_estimators集成算法通过在数据上构建多个弱评估器，汇总所有弱评估器的建模结果，
非畅6 1·2022-11-30 19:11

随机森林分类、回归算法原理及调参实战

集成算法ensemble通过在数据集上构建多个模型，集成所有模型的建模结果，得到一个综合的结果，以此来获得比单个模型更好的分类或回归表现装袋法bagging：构建多个相互独立的基评估器（baseestimator
12466434·2022-11-30 16:28

【处理流程00】管理流程神器Pipeline(管道)

Pipeline可以把多个评估器链接成一个。这个是很有用的，因为处理数据的步骤一般都是固定的，例如特征选择、标准化和分类。
达瓦里氏吨吨吨·2022-11-30 06:48

随机森林分类+随机森林回归+实例：用随机森林回归填补缺失值+机器学习调参思想+实例：随机森林在乳腺癌数据上的调参

文章目录一、集成算法概述二、重要参数1、控制基评估器的参数2、n_estimators3、random_state4、bootstrap&oob_score三、重要属性和接口四、随机森林回归器1、重要参数
斯外戈的小白·2022-11-28 07:19

【sklearn学习】集成算法之XGBoost

XGBoost是一个以提升树为核心的算法系统XGBoost中包含Boosting三要素损失函数：用以衡量模型预测结果与真实结果的差异弱评估器：决策树，不同的boosting算法使用不同的建树流程综合集成结果
jaeden_xu·2022-11-23 09:00

Scikit-Learn （从入门到放弃）一篇全解

目录一、基础概念1、评估器（estimator）2、实用函数3、模型实例化二、Scikit-Learn基础功能1、数据集读取2、数据集切分3、标准化和归一化（1）标准化（Standardization）
Wing以一·2022-11-22 20:13

GBDT 梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree）（万字全解）

迭代过程涉及的参数（1）n_estimators（迭代次数）（2）learning_rate（学习率参数）(3)init(输入计算初始预测结果编辑的估计器对象)（4）属性init_(模型被拟合完毕之后，返回输出编辑的评估器对象
Wing以一·2022-11-22 20:29

sklearn 之 随机森林

随机森林sklearn.ensemble.RandomForestClassifier随机森林是集成算法的一种，它属于集成算法中的装袋法，根据袋子里面的基评估器来做出综合的判断，所以要求每个基评估器评估的结果准确率高于
追梦小凯·2022-11-22 20:52

Sklearn专题二 随机森林

专题二随机森林概述1、集成算法1）集成算法考虑多个评估器的结果，汇总获取更好的分类、回归表现2）三种集成算法：装袋法bagging（模型独立），提升法boosting（模型相关），stacking3）随机森林是一种
Yuki_1999·2022-11-22 19:20

sklearn实现随机森林（分类算法）

阿喽哈~小伙伴们，今天我们来唠一唠随机森林♣♣♣随机森林应该是很多小伙伴们在学机器学习算法时最先接触到的集成算法，我们先简单介绍一下集成学习的大家族吧：Bagging：个体评估器之间不存在强依赖关系，一系列个体学习器可以并行生成
入锅的小麻圆·2022-11-22 19:48

sklearn专题二：随机森林

目录1概述1.1集成算法概述1.2sklearn中的集成算法2RandomForestClassifier2.1重要参数2.1.1控制基评估器的参数2.1.2n_estimators3RandomForestRegressor3.1
Colorfully_lu·2022-11-22 19:18

【数学建模】随机森林预测（Python代码实现）

默认100表示这是森林中树木的数量，即基基评估器的数量。这个参数对随机森林模型的精确性影响是单调的，n_estimators越大，模型的效果往往越好。
@橘柑橙柠桔柚·2022-11-22 14:28

sklearn——随机森林RandomForestClassifier的参数含义

默认100表示这是森林中树木的数量，即基基评估器的数量。这个参数对随机森林模型的精确性影响是单调的，n_estimators越大，模型的效果往往越好。
super尚·2022-11-22 13:54

【sklearn】模型融合_投票法

投票法投票法类别参数含义sklearn.ensemble.VotingClassifier1.所需库,数据2.定义交叉验证函数2.1对单个评估器2.2对融合模型3.基于交叉验证的benchmark4.融合多组分类器
rejudge·2022-11-20 20:02

RecSys2021反事实评估学习教程

CounterfactualLearningandEvaluationforRecommenderSystems:Foundations,Implementations,andRecentAdvancesABSTRACT反事实评估器允许我们使用现存的日志数据来评估当我们使用新的目标推荐策略来替换之前的策略时候会如何表现
han1254·2022-11-16 11:19

机器学习总结二：boosting之GBDT、XGBT原理公式推导

之决策树、随机森林原理与案例二、boosting之GBDT、XGBT原理推导与案例三、SVM原理推导与案例四、逻辑回归与反欺诈检测案例五、聚类之K-meansBoosting1.简介通过在数据上构建多个弱评估器
想考个研·2022-11-14 09:37

图像质量评价指标

无参考图像评价指标NIQE：（自然图像质量评估器）较低的NIQE值大致对应较高的整体自然度。CPCQI：（基于颜色的面片对比度质量指数）较大的CPCQI值则表示较高的对比度。全参考图像评价指标PS
chaikeya·2022-11-06 13:43

sklearn学习_第二章_随机森林

集成算法会考虑多个评估器的建模结果，汇总之后得到一个综合的结果，以此来获取比单个模型更好的回归或分类表现。
JabinY·2022-11-06 01:13

sklearn入门——随机森林

其目标是考虑多个评估器的建模结果，汇总后得到一个综合结果，以此来获取比单个模型更好的回归或分类表现。
陈笨蛋@·2022-10-28 21:37

决策树&随机森林&GBDT&XGBoost学习笔记以及代码实现

eXtremeGradientBoosting）极端梯度提升2.代码实现2.1决策树&随机森林&GBDT&XGBoost2.1.1分类2.1.2回归2.1.3显示模型的特征重要性2.2XGBoost参数2.2.1集成算法2.2.2弱评估器
来包番茄沙司·2022-10-06 07:08

机器学习-Sklearn-02（随机森林）

集成算法的目标：集成算法会考虑多个评估器的建模结果，汇总之后得到一个综合的结果，以此来获取比单个模型更好的回归或分类表现。多个模型集成
Henrik698·2022-10-06 07:23

随机森林在sklearn中的实现

集成算法的目标：集成算法会考虑多个评估器的建模结果，汇总之后得到一个综合的结果，以此来获取比单个模型更好的回归或分类表现。
momokofly·2022-09-25 15:03

04强化学习——Actor-Critic(AC)进阶篇（minibatch-MC-AC）

一、问题描述上一篇文中讲到了AC的基本框架和问题，在TD-AC的实验结果可以看出很不稳定，下面做出两点改变1、使用MC方法来计算置换上述作为评估器，值函数计算采用从前状态开始进行折扣累加方式：2、采用mini-batch
风雨潇潇一书生·2022-09-23 07:57

机器学习-sklearn第二天——笔记

目录随机森林1概述1.1集成算法概述2RandomForestClassifier2.1重要参数2.1.1控制基评估器的参数2.1.2n_estimators2.1.2n_estimators2.1.3random_state2.1.4bootstrap
鹿衔草啊·2022-09-16 07:57

轻松拿下19个Sklearn中超实用的隐藏功能

尽管某些功能的使用范围非常小并且一般用于一些边缘情况，但我发现很多评估器、转换器和实用程序功能可以很好地处
Python数据之道·2022-09-13 20:55

kmeans及模型评估指标_使用sklearn评估器构建聚类模型

原标题：使用sklearn评估器构建聚类模型作者：徐瑶佳来源：人工智能学习圈工作内容：聚类算法是在没有给定划分类别的情况下，根据数据样本的相似度进行样本分组的一种算法。
仰望尾迹云·2022-09-01 07:47

机器学习模型融合

模型融合方式：·均值法Averaging：适用于回归类算法，将每个评估器的输出做平均，类似于Bagging中回归的做法。
RuiJie_Wang_·2022-07-30 07:02

第七篇：如何用关键点做一个姿态评估器(一)

假设已经可以获取人体关键点的坐标，那么如何把视频的连续帧完整考虑，整合为一个工程落地的应用，比如俯卧撑计数器呢？这就要设计到特征工程及分类器的构建了。下面会一一分析。我们先由简到难的考虑一个问题：如果要检测用手托住下巴这个简单动作。则可以把手的关键点和下巴关键点算一个欧氏距离，如果这个距离小于某个阈值就判断动作实现。这是非常容易的。那么如果要俯卧撑这样的复杂动作，则需要对关键点进行特征工程，具体的
@会飞的毛毛虫·2022-07-15 07:30

机器学习-sklearn第十七天——笔记

目录XGBoost(2)3XGBoost的智慧3.1选择弱评估器：重要参数booster3.2XGB的目标函数：重要参数objective3.3求解XGB的目标函数3.4参数化决策树fk(x)：参数alpha
鹿衔草啊·2022-05-17 16:30

day3 机器学习 sklearn学习 集成算法-随机森林

集成算法模块集成学习ensemble#决策树非常容易过拟合：在训练集上表现优秀，却在测试集上表现糟糕，一般用剪枝#目前最受欢迎的集成算法GBDT#todo:三类集成算法：#·装袋法（Bagging）：构建多个相互独立的评估器
口袋里的小小哥·2022-04-21 07:54
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