集成学习

集成学习各方法的理解

统计方法bootstraping(自助法)源自“pullupbyyourownbootstraps”有放回抽样,多轮抽样分析这是统计学的一种分析方法应用：bagging(bootstrapaggregating)多轮随机有放回抽样（因为有放回，通常包括63%原数据）训练结果预测函数多数投票均匀抽样，预测函数无权重效果：reducevarianceboosting抽样有权重每轮抽样考虑前所有轮训练结
任海亮·2021-06-10 11:25

gbdt和随机森林的区别？

相同点：（1）都是由多棵树组成的，都是集成学习算法（2）最终的结果都是由多颗树一起决定不同点：(1)组成随机森林的树可以是分类树，也可以是回归树，但是GBDT只能由回归树组成。
快乐的小飞熊·2021-06-06 22:54

模型融合方法总结

常见的集成学习&模型融合方法包括：简单的Voting/Averaging（分别对于分类和回归问题）、Stacking、Boosting和Bagging。-->Voting/Averaging在
尘嚣看客·2021-06-04 20:18

波士顿房屋租赁数据训练(GBDT\线性回归\决策树CART)

基于波士顿房屋租赁数据进行房屋租赁价格预测模型构建，使用集成学习的算法方式对模型进行构建，比较基于GBDT的模型效果和单模型(单个线性回归、单个决策树)情况下的R2的评估值的比较解题库：房屋租赁价格预测属于回归类型
莫莫荷·2021-06-04 07:42

集成学习中的随机森林

本文分享自华为云社区《集成学习中的随机森林》，原文作者：chengxiaoli。随机森林是集成算法最前沿的代表之一。随机森林是Bagging的升级，它和Bagging的主要区别在于引入了随机特征选择。
华为云·2021-05-27 14:07

集成学习案例——工业蒸汽预测

originfrom:datawhalereference:https://blog.csdn.net/weixin_42565558/article/details/104570584文章目录学习背景简介背景介绍数据信息评价指标数据观测与初步处理数据具体处理进一步观测与特征工程模型训练学习背景简介背景介绍火力发电的基本原理是：燃料在燃烧时加热水生成蒸汽，蒸汽压力推动汽轮机旋转，然后汽轮机带动发电
Estrella Zhang·2021-05-23 22:39

（十五）集成学习（下）——蒸汽量预测

参考：DataWhale教程链接集成学习（上）所有Task：（一）集成学习上——机器学习三大任务（二）集成学习上——回归模型（三）集成学习上——偏差与方差（四）集成学习上——回归模型评估与超参数调优（五
ArriettyYun·2021-05-23 20:33

task09：集成学习案例——蒸汽量预测

准备工作背景介绍使用的是经脱敏后的锅炉传感器采集的数据（采集频率是分钟级别）。根据锅炉的工况，预测产生的蒸汽量。数据信息数据分成训练数据（train.txt）和测试数据（test.txt），其中字段”V0”-“V37”，这38个字段是作为特征变量，”target”作为目标变量。我们需要利用训练数据训练出模型，预测测试数据的目标变量。评价指标最终的评价指标为均方误差MSE，即：代码实战导入包impo
Oscar※·2021-05-23 18:32

集成学习（下）实战案例二——蒸汽量预测

背景介绍火力发电的基本原理是：燃料在燃烧时加热水生成蒸汽，蒸汽压力推动汽轮机旋转，然后汽轮机带动发电机旋转，产生电能。在这一系列的能量转化中，影响发电效率的核心是锅炉的燃烧效率，即燃料燃烧加热水产生高温高压蒸汽。锅炉的燃烧效率的影响因素很多，包括锅炉的可调参数，如燃烧给量，一二次风，引风，返料风，给水水量；以及锅炉的工况，比如锅炉床温、床压，炉膛温度、压力，过热器的温度等。我们如何使用以上的信息，
zou_gr·2021-05-23 18:49

集成学习——蒸汽量预测

Datawhale开源项目：机器学习集成学习与模型融合(基于python):[链接]背景介绍火力发电的基本原理是：燃料在燃烧时加热水生成蒸汽，蒸汽压力推动汽轮机旋转，然后汽轮机带动发电机旋转，产生电能。
wo88de·2021-05-23 14:35

西瓜书重温(四): 决策树手推版

1.写在前面今天复习的决策树模型，对应的是西瓜书的第四章内容，关于决策树模型，重要性不言而喻了，这个是后面集成学习模型的基础，集成学习里面不管是bagging家族里面的代表随机森林，还是boosting
Miracle8070·2021-05-19 22:33

随机森林

2.集成学习：就是多个分类器的加权（python里面的scikit）具体来说，这里面有两个随机：1.对每个决策树的训练样本有放回的随机采样（bootstr
徐超Change·2021-05-19 14:57

集成学习案例——幸福感预测

文章目录案例简介数据处理步骤集成学习lightBGMXGBoostRandomForestGradientBoostingKernelRidgeRegressor案例简介案例通过问卷调查收集而成，数据来源于国家官方的
Estrella Zhang·2021-05-18 21:41

日撸 Java 三百行（总述）

目录总述01-10天，基本语法11-20天，线性数据结构21-30天，树与二叉树31-40天，图41-50天，查找与排序51-60天，kNN与NB61-70天，决策树与集成学习71-80天，BP神经网络
闵帆·2021-05-18 09:04

【ML】集成学习Ensemble Learning

Tags:MachineLearning[TOC]集成学习的思想可以用一句爷爷小时候经常和我说的话：三个臭皮匠，抵得过一个诸葛亮。
ItchyHiker·2021-05-18 02:01

日撸 Java 三百行（01-10天，基本语法）

目录总述01-10天，基本语法11-20天，线性数据结构21-30天，树与二叉树31-40天，图41-50天，查找与排序51-60天，kNN与NB61-70天，决策树与集成学习71-80天，BP神经网络
闵帆·2021-05-17 15:43

关于-机器学习还应该准备的一些知识

1.感觉最常考的是各种算法的过拟合和欠拟合2.概率分布的一些数学知识3.各种距离的应用：比如马氏距离用来计算离群点的4.随机森林和GradientBoostingtree5.集成学习6.在线学习7.特征工程
士多啤梨苹果橙_cc15·2021-05-17 07:16

DataWhale集成学习Task13--Stacking集成学习算法

基于前面对Blending集成学习算法的讨论，我们知道：Blending在集成的过程中只会用到验证集的数据，对数据实际上是一个很大的浪费。
LiamPayne8·2021-05-14 00:33

（十三）集成学习（下）——Stacking

参考：DataWhale教程链接集成学习（上）所有Task：（一）集成学习上——机器学习三大任务（二）集成学习上——回归模型（三）集成学习上——偏差与方差（四）集成学习上——回归模型评估与超参数调优（五
ArriettyYun·2021-05-13 23:09

【datawhale-集成学习】task13 Stacking集成学习算法

Blending在集成的过程中只会用到validationset的数据，对数据实际上是一个很大的浪费。（stacking就是对这个问题的改进？）Blendingvs.StackingBlending优点：比stacking简单（不用k-foldcrossvalidation来获得stackerfeature）Blending缺点使用了很少的数据（划分hold-out作为测试集，并非cv）blend
J_caicaicai·2021-05-13 22:31

DataWhale集成学习（下）——Task13 Stacking集成学习算法

目录Stacking集成学习算法案例集成学习中的最后一个成员——stackingstacking是一种精美而又复杂的，对模型集成的一种策略可以理解为一个两层的集成：第一层含有多个基础分类器，把预测的结果
x___xxxx·2021-05-13 22:45

20210512_25期_集成学习(下)_Task13_Stacking集成学习算法

十三、Stacking集成学习算法目录十三、Stacking集成学习算法来源13.1Stacking集成原理及思路13.2Stacking代码实例13.2.1简单堆叠3折CV分类13.2.2简单堆叠3折
余柳成荫·2021-05-13 22:25

集成学习task-2 stacking

基于前面对Blending集成学习算法的讨论，我们知道：Blending在集成的过程中只会用到验证集的数据，对数据实际上是一个很大的浪费。
baidu_41253024·2021-05-13 21:28

机器学习基础—集成学习Task13（Stacking）

导语：本次任务的主题是“Stacking集成学习算法”。竞赛圈中，它(Stacking)可以帮你打败当前学术界性能最好的算法！
0cp·2021-05-13 21:35

集成学习-Task13

Stacking集成学习算法fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromskle
lx12633036·2021-05-13 20:50

Python集成学习之Blending算法详解

集成方法：试图构建一组假设并将它们组合起来，集成学习是一种机器学习范式，多个学习器被训练来解决同一个问题。
·2021-05-13 13:03

集成学习Task13 Stacking集成学习算法

Stacking1.Stacking算法原理2.代码实现1.简单三折交叉验证2.使用概率作为元特征3.使用五折交叉验证4.使用多次回归5.绘制ROC曲线参考来源：https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/EnsembleLearning1.Stacking算法原理Blending在集成的过程中只会
辰南北旬·2021-05-13 10:29

【集成学习（下）】Task3 Stacking

基于前面对Blending集成学习算法的讨论，我们知道：Blending在集成的过程中只会用到验证集的数据，对数据实际上是一个很大的浪费。
翀-·2021-05-12 22:15

集成学习-Stacking集成学习算法（task13.2021.0512）

集成学习-Stacking集成学习算法（task13.2021.0512）文章目录集成学习-Stacking集成学习算法（task13.2021.0512）一、Stacking集成学习算法二、代码Blending
langshao668·2021-05-12 21:36

sklearn学习 使用sklearn包的MultiOutputRegressor 处理集成学习(XGBoost GBDT 等)多回归的问题

有些时候我们需要通过相同的feature来预测多个目标，这个时候就需要使用MultiOutputRegressor包来进行多回归多输出回归支持MultiOutputRegressor可以被添加到任何回归器中。这个策略包括对每个目标拟合一个回归器。因为每一个目标可以被一个回归器精确地表示，通过检查对应的回归器，可以获取关于目标的信息。因为MultiOutputRegressor对于每一个目标可以训练
一口气吃五碗饭的阿霖·2021-05-12 16:45

Task13:Stacking集成学习算法

一、概念理解Stacking就是当用初始训练数据学习出若干个基学习器后，将这几个学习器的预测结果作为新的训练集，来学习一个新的学习器。Stacking的基础层通常包括不同的学习算法，因此stackingensemble往往是异构的。二、执行步骤假设有1000个样本，70%的样本作为训练集，30%的样本作为测试集。STEP1：在训练集上采用算法A、B、C等训练出一系列基学习器。STEP2：用这些基学
csdnshenjiaye·2021-05-12 00:04

集成学习-Blending算法

集成学习集成学习(又称模型融合)就是结合若干个体分类器(基学习器)进行综合预测，各个个体学习器通常是弱学习器。集成学习相较于个体学习在预测准确率以及稳定性上都有很大的提高。
GoAl的博客·2021-05-11 23:44

Day12-集成学习-机器学习-Blending(DataWhale)

一、Blending算法1.1原理(1)将数据划分为训练集和测试集(test_set)，其中训练集再划分为训练集(train_set)和验证集(val_set)(2)创建第一层的多个模型，模型可以是同质的也可以是异质的(3)使用train_set训练步骤2中的多个模型，然后用训练好的模型预测val_set和test_set得到val_predict和test_predict1(4)创建第二层的模型
liying_tt·2021-05-11 23:38

【datawhale-集成学习】task12 Blending集成学习算法

不知不觉来到集成学习-下啦！撒花本章我们继续讨论集成学习方法的最后一个成员–stacking，这个集成方法在比赛中常被称为懒人算法，因为它不要花费过多时间的调参就可以得到一个效果不错的算法。
J_caicaicai·2021-05-11 22:19

【2021.05--集成学习（下）-Task13】Stacking简单实践

github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/EnsembleLearning上一次的任务中简单实践了blending，这一次任务将学习集成学习的最后一部分
Shepherd1701·2021-05-11 10:41

机器学习（下）-blending集成学习算法

一、导言前面学习了关于强化回归和分类算法的集成学习方法–Bagging和Boosting。
꧁ᝰ苏苏ᝰ꧂·2021-05-11 09:50

【集成学习（下）】Task 12 Blending学习笔记

1.导言在前几个章节中，我们学习了关于回归和分类的算法，同时也讨论了如何将这些方法集成为强大的算法的集成学习方式，分别是Bagging和Boosting。
翀-·2021-05-11 09:33

百面机器学习—11.集成学习（GBDT、XGBoost）面试问题总结

2.集成学习分为哪几种？它们有何异同？3.为什么很多集成学习模型都选择决策树作为基分类器？4.什么是偏差与方差？如何从减小方差和偏差的角度解释Boosting和Bagging的原理？
哎呦-_-不错·2021-05-10 20:13

集成学习-Blending集成学习算法（task12.2021.05.10）

集成学习-Blending集成学习算法（task12.2021.05.10）文章目录集成学习-Blending集成学习算法（task12.2021.05.10）一、导言二、Blending集成学习算法1
langshao668·2021-05-10 20:11

论文精读—XGBoost paper

算法之近似算法和加权分桶5.XGBoost算法之缺失值处理6.XGBoost算法之其他优化引言  Xgboost以CART决策树为子模型，通过GradientTreeBoosting实现多棵CART树的集成学习
哎呦-_-不错·2021-05-10 17:43

集成学习Task12 Blending集成学习算法

文章目录1.引言2.Blending集成学习算法3.代码实现4.使用iris数据完成blending参考来源：https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining
辰南北旬·2021-05-10 16:56

大数据经典算法解析（7）一AdaBoost算法

【嵌牛正文】：1.集成学习集成学习（e
冬瓜小正太·2021-05-10 09:19

DataWhale集成学习笔记（九）Stacking集成算法

Stacking集成算法1Blending集成学习算法1.1算法流程1.2代码实例2Stacking集成算法2.1算法流程2.2代码实例Stacking集成算法可以理解为一个两层的集成，第一层含有多个基础分类器
Kay_Xiaohe_He·2021-05-08 10:28

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第03章 分类

（第一部分机器学习基础）第01章机器学习概览第02章一个完整的机器学习项目（上）第02章一个完整的机器学习项目（下）第03章分类第04章训练模型第05章支持向量机第06章决策树第07章集成学习和随机森林第
SeanCheney·2021-05-08 05:35

ML (Chapter 8): 集成学习

本文为《机器学习》(周志华)的读书笔记参考南瓜书目录个体与集成Boosting:AdaBoost加性模型(additivemodel)指数损失函数(exponentiallossfunction)系统分析指数损失函数分类器权重更新公式调整训练样本分布AdaBoost算法DiscussionBagging与随机森林Bagging随机森林(RandomForest,RF)结合策略平均法(averagi
连理o·2021-05-05 16:10

集成学习系列(二)-AdaBoost算法原理

根据李航老师的《统计学习方法》一书整理。1、提升方法的基本思路提升方法基于这样一种思路：对于一个复杂任务来说，将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断，要比其中任何一个专家单独的判断好。实际上就是“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的道理。接下来介绍两个概念：强可学习：在概率近似正确(probablyapproximatelycorrect,PAC)的学习框架中，一个概念，如果存在一个多项式的学习算法能够学
文哥的学习日记·2021-05-04 21:13

集成学习

集成学习的两大流派1.Boosting通过将弱学习器提升为强学习器的集成方法来提高预测精度，典型算法为AdaBoosst，GBDT2.Bagging（bootstrapaggregation）通过自助采样的方法生成众多并行式的分类器
wzNote·2021-05-03 07:00

集成学习方法归纳与代码实现

组合不同的模型进行集成学习群体决策：一般可以从数据层面、单模型层面(比如模型调参等)、集成学习等方式提升模型性能。
AIHUBEI·2021-05-02 18:39

集成算法

集成算法1集成学习算法的定义2bagging（1）bootstrap抽样与方差降低（2）随机森林与决策树独立同分布（3）极限随机树（极限森林）与API3boosting（1）梯度提升树a原理b缩减shrinkagec
weixin_44457930·2021-04-30 23:31

Datawhale集成学习-XGBoost算法与LightGBM算法

Datawhale集成学习-XGBoost算法与LightGBM算法1.XGBoost算法2.Xgboost算法案例2.1分类案例2.1回归案例2.3XGBoost调参（结合sklearn网格搜索）3.
牛魔王与二锅头·2021-04-26 23:51
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