BOOST程序库第76页

Bagging与随机森林算法原理小结

在集成学习原理小结中，我们讲到了集成学习有两个流派，一个是boosting派系，它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系。另一种是bagging流派，它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系，可以并行拟合。

chenyiming2010·2022-12-24 08:30

智算之道-肝炎预测

肝炎预测数据处理将缺失较少的数据,使用众数或者平均数填充,缺失较多的数使用随机森林进行预估.模型训练使用catboost进行预测,代码如下:最终初赛排名：1.1k个队伍top1%准确率：0.85130823importwarningswarnings.filterwarnings

蒟蒻瑟瑟发抖·2022-12-24 07:49

智算之道——2020人工智能应用挑战赛（初赛）疾病预测结构化数据

智算之道（初赛）疾病预测（CatBoost、lgb、XGB三个模型投票）一、题目描述二、模型三、完整代码四、调参方面总结一、题目描述通过结构化的数据预测与分析，判断一名病人的是否患有肝炎。

惊蛰Jingz·2022-12-24 07:19

XGBoost 、逻辑回归、随机森林模型实战对比

目录引言一、数据的特征处理二、导入XGBoost模型三、使用其他模型于XGBoost进行对比引言在XGBoost基本原理博文中我们介绍了XGBoost的基本原理，本篇博文我们将介绍XGBoost的基本使用方法

温旧酒一壶~·2022-12-24 07:55

【机器学习实战】基于代价敏感学习的AdaCost方法用于信用卡欺诈检测

2.对Adaboost的代码进行修改，构造代价调整函数，并对数据集进行分类代码结构：adacost.pyimportnumpyasnpfro

想做一只快乐的修狗·2022-12-24 00:41

机器学习初探

是一个开源的Python机器学习库pycharm是个集成开发软件，写Python的NumPy（NumericalPython）是Python的一种开源的数值计算扩展Pandas是Python语言的一个扩展程序库

复杂的哈皮狗·2022-12-23 22:23

机器学习笔记28——Boosting方法之CatBoost算法原理及python实战

CatBoost算法引言1、CatBoost简介2、CatBoost原理2.1类别型特征处理2.1.1类别型特征常规工程操作2.1.2目标变量统计（TargetStatistics）引言\quad\quadCatBoost

珞沫·2022-12-23 19:50

树模型的可视化

catboost训练好模型之后，调用plot_tree可以具体可视化森林中具体树的构成：model.plot_tree(tree_idx=171)但，model.plot_tree(tree_idx=171

叹感·2022-12-23 19:49

catboost案例

fromcatboostimportCatBoostClassifier#数据集cat_features=[0,1]#类别特征下标train_data=[["a","b",1,4,5,6],["a","

哥伦布112·2022-12-23 19:49

catboost 的实例应用附带特征重要度打印

背景:解决问题：对类别特征使用catboost，观察其特征重要程度。今天搜索catboost的实例应用的博客，该博客的样例、demo、以及特征重要度打印，这三个内容，都是我想使用的。

凝眸伏笔·2022-12-23 19:49

CatBoost详解--原理

CatBoost详解CatBoost简介CatBoost中处理类别特征的方法算法实现修正梯度偏差快速评分基于GPU快速学习CatBoost的参数CatBoost简介 CatBoost:基本原理类似于常规的

普通网友·2022-12-23 19:49

【机器学习】集成学习算法使用与对比（随机森林、GBDT、XGBoost、LightGBM等）

集成学习方法随机森林、GBDT、XGBoost、LightGBM的使用与对比importwarningswarnings.filterwarnings("ignore")importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

Python数据挖掘·2022-12-23 19:49

catboost测试，ROC

用小数据集测试catboost，并画出ROC曲线数据集用CSV首先import需要的库importpandasaspdimportnumpyasnpfromcatboostimportCatBoostClassifier

蓝羽飞鸟·2022-12-23 19:18

用通俗易懂的方式讲解：CatBoost 算法原理及案例

文章目录知识汇总解惑答疑1、梯度提升概述2、什么是CatBoost3、CatBoost的主要特点01对称树FloatFeatureOneHotFeatureOnlineCtr02OrderedBoosting03

Python数据挖掘·2022-12-23 19:17

xgboost时间序列预测matlab,LightGBM和XGBoost实现时间序列预测(2019-04-02)

LightGBM是最近最常见的一类算法，在kaggle比赛中经常被用来做预测和回归，由于性能比较好有着“倚天剑”的称号，而XGBoost则被称为屠龙刀。

久立·2022-12-23 16:42

boost：asio学习

概况asio基于操作系统提供的异步机制，采用proactor设计模式实现了可移植的异步(或者同步)IO操作，而且并不要求使用多线程和锁，有效避免了多线程编程带来的副作用（比如条件竞争、死锁等）asio基于Proactor模式封装了操作系统的select、poll、epoll、kqueue等机制，实现了异步/同步IO模型。它的核心类是io_server，相当于Proactor模式中的Proactor

OceanStar的学习笔记·2022-12-23 15:48

python笔记

基础内容连接算法内容连接机器学习之adaboost代码实现https://blog.csdn.net/qq_37960402/article/details/88539253机器学习之集成学习1https

weixin_30466953·2022-12-23 11:57

R语言应用xgboost进行机器学习（1）

XGBoost机器学习模型是一种高效且可扩的展的机器学习分类器，由Chen和Guestrin在2016年推广。

天桥下的卖艺者·2022-12-23 09:53

python 初始化一个4维向量_看图学NumPy：掌握n维数组基础知识点，看这一篇就够了...

摘要：NumPy是Python的最重要的扩展程序库之一，也是入门机器学习编程的必备工具。国外有位程序员讲NumPy的基本运算以图解的方式写下来，让学习过程变得轻松有趣。

yy tt·2022-12-23 07:28

Python零基础速成班-第15讲-Python for Numpy 基础知识及应用

1、Numpy基础知识及应用1.1Numpy(NumericalPython)是Python语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。1.Num

无敌路路帅气·2022-12-23 07:20

看图学NumPy：掌握n维数组基础知识点，看这一篇就够了！

来自|量子位晓查编译整理NumPy是Python的最重要的扩展程序库之一，也是入门机器学习编程的必备工具。然而对初学者来说，NumPy的大量运算方法非常难记。

数据不吹牛·2022-12-23 06:15

基于HOG、LBP完成特征工程，基于SVM/RF/XGBOOST/GBDT/CNN/DNN完成人脸识别+表情识别

在我之前的文章中写过很多关于人脸识别和表情识别的文章，今天有一个项目的需求就是需要做两种或者是多种任务，我在开发完对应的模型之后就突然想到了之前做过的人脸识别和表情识别的项目，就想着是否可以基于机器学习/深度学习等方式来同时实现人脸识别和表情识别呢？答案是可以的，基于深度学习的实现可以直接套用我项目上面开发的模型就可以实现了，但是基于机器学习的方式来实现我倒还没有想到特别好的办法，所以本文实现的方

Together_CZ·2022-12-23 06:12

机器学习—LightGBM的原理、优化以及优缺点

文章目录一、LightGBM简介1.LightGBM提出的动机2.XGBoost的缺点及LightGBM的优化2.1XGBoost的缺点2.2LightGBM的优化二、LightGBM的基本原理1、基于

哎呦-_-不错·2022-12-22 23:56

LightGBM（lgb）详解

1.LightGBM简介GBDT(GradientBoostingDecisionTree)是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好

越前浩波·2022-12-22 22:25

集成学习——LightGBM原理理解

LightGBM（LightGradientBoostingMachine）是梯度提升框架下的适用于大规模数据的又一boosting学习框架，它由微软亚洲研究院分布式机器学习工具包（DMTK）团队以及北大的一个学者在

学吧学吧终成学霸·2022-12-22 22:25

lightgbm原理_LightGBM算法原理小结

提升树是利用加法模型和前向分布算法实现学习的优化过程，它有一些高效的实现，如GBDT，XGBoost和pGBRT，其中GBDT是通过损失函数的负梯度拟合残差，XGBoost则是利用损失函数的二阶导展开式拟合残差

清宵月明·2022-12-22 22:24

XGBOOST的基本原理以及使用

XGBOOST的基本原理以及使用XGBOOST的基本原理XGBOOST的模型形式XGBOOST是boosting方法的一种加法模型，训练的时候采用前向分布算法进行贪婪学习，每次迭代都学习一颗CART树来拟合之前

simonchen198774·2022-12-22 22:54

机器学习模型——LightGBM

LightGBM（LightGradientBoostingMachine）是一个实现GBDT算法的框架，支持高效率的并行训练，并且具有更快的训练速度、更低的内存消耗、更好的准确率、支持分布式可以快速处理海量数据等优点

行者无疆_ty·2022-12-22 22:53

lightGBM算法

lightGBM微软出品优点：对xgboost进行了优化训练速度非常快内存消耗非常低准确率非常高并发和支持GPU加速能直接处理缺失值能处理庞大体量的数据fit参数eval_set:在模型每次迭代时查看进行验证的分数

荼靡，·2022-12-22 22:53

LightGBM的基本原理以及使用

LightGBM的基本原理以及使用LightGBM的基本原理LightGBM是一款常用的GBDT工具包，由微软亚研院开发，速度比XGBoost快，精度稍低。

simonchen198774·2022-12-22 22:22

LightGBM原理简介

1.LightGBM简介LightGradientBoostingMachine是一个实现GBDT算法的框架，支持高效率的并行训练，并且具有以下优点：1.更快的训练速度；2.更低的内存消耗；3.更好的准确率

MusicDancing·2022-12-22 22:22

【 ubuntu18.04下opencv_contrib安装采坑记录】

本机环境ubuntu18.04+opencv-3.4.14+opencv_contrib-3.4.14采坑记录1.缺失boostdesc和vgg_generated下载缺失的7+4个文件，网上有资源boostdesc_bgm.iboostdesc_bgm_bi.iboostdesc_bgm_hd.iboostdesc_lbgm.iboostdesc_binboost

dulu_202·2022-12-22 18:15

线性回归csv数据集_【Python数据科学手册】专题：线性回归

首先导入常用的程序库：%matplotlibinlineimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns;sns.set()importnumpyasnp01

weixin_39532754·2022-12-22 13:09

计算机知识体系图谱总结

机器学习的算法总结：感知机决策树支持向量机集成学习Adaboost降维与度量学习聚类贝叶斯分类器构造条件概率：回归分析和统计分析高斯过程回归线性判别分析最近邻居法径向基函数核再生模型构造概率密度函数最大期望算法概率图模型贝叶斯网

月疯·2022-12-22 12:23

LUA———Lua和C 区别

2.Lua是一个嵌入式的语言，它不仅可以是一个独立运行的程序，也可以是一个用来嵌入其它应用的程序库。CAPI是一个C代码与Lua进行交互的函数集，它由以下几部分构

南方的小清湖·2022-12-22 11:12

数据挖掘算法学习及应用场景

常用的数据挖掘算法及其应用场景参考了许多资料加上个人理解，对十大算法进行如下分类：•分类算法：C4.5,CART,Adaboost,NaiveBayes,KNN,SVM•聚类算法：KMeans•统计学习

无人不智能，机器不学习·2022-12-22 11:22

决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost总结

作者：ChrisCaohttps://zhuanlan.zhihu.com/p/75468124一.决策树决策树是一个有监督分类模型，本质是选择一个最大信息增益的特征值进行输的分割，直到达到结束条件或叶子节点纯度达到阈值。下图是决策树的一个示例图：根据分割指标和分割方法，可分为：ID3、C4.5、CART算法。1.ID3算法：以信息增益为准则来选择最优划分属性信息增益的计算是基于信息熵（度量样本集

欣一2002·2022-12-22 07:19

集成学习:随机森林/GBDT/XGBoost (学习笔记一)

知识点:随机森林提升算法GBDT(迭代决策树)AdaboostXGBoostStacking集成学习(EnsembleLearning)集成学习的思想就是将若干个学习器(分类器&回归器)组合之后产生一个新学习器

谨慎殷勤·2022-12-22 07:18

关于决策树、随机森林、GBDT、XGBoost、LightGBM的那些事

决策树在我们日常生活中，往往是需要根据各种因素来决定我们最后的选择。比如要去打篮球，就要看今天是什么天气、温度、湿度等因素。如下图所示，就是一棵典型的决策树。当一个问题：我们要不要打球产生在我们脑海中时，就会有某些因素，类似温度，湿度，最后来让我们决定结果是去打球还是不去打球。一棵决策树是由两个部分构成的：构造和剪枝。构造所谓的构造就是怎么生成一棵决策树。在这个过程中，会存在三种节点。1.根节点，

Hogan180·2022-12-22 07:18

树模型：决策树、随机森林（RF）、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM和CatBoost算法区别及联系

1995年，Freund等人提出AdaBoost算法。1999年，Friedman在其论文中最早提出GBDT。2001年，Breiman提出随机森林算法。20

渣渣zheng·2022-12-22 07:11

机器学习算法之集成学习：随机森林、GBDT、XGBoost（下）

梯度提升迭代决策树GBDTGBDT也是Boosting算法的一种，但是和AdaBoost算法不同；区别如下：AdaBoost算法是利用前一轮的弱学习器的误差来更新样本权重值，然后一轮一轮的迭代；GBDT

Mr Robot·2022-12-22 07:06

机器学习--决策树、随机森林、GBDT、XGBoost

参考：机器学习的熵：机器学习各种熵：从入门到全面掌握-知乎(zhihu.com)交叉熵：交叉熵背后的直觉相对熵（KL散度）：相对熵（KL散度）为什么交叉熵（cross-entropy）可以用于计算代价？-知乎(zhihu.com)信息熵、条件熵、交叉熵、相对熵互信息什么是「互信息」-知乎(zhihu.com)信息增益信息增益表示得知特征的信息而使得类的信息不确定性减少的程度。信息增益是决策树ID3

jiangchao98·2022-12-22 07:34

【机器学习】随机森林、GBDT、XGBoost、LightGBM等集成学习代码练习

本文是中国大学慕课《机器学习》的“集成学习”章节的课后代码。课程地址：https://www.icourse163.org/course/WZU-1464096179课程完整代码：https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course代码修改并注释：黄海广，[email protected] warningswarni

风度78·2022-12-22 07:03

简述决策树，随机森林和XGBOOST之间的关系

原文链接：https://www.it610.com/article/1281962579127713792.htm简述决策树，随机森林和XGBOOST之间的关系本文主要讲解：决策树，随机森林和xgboost

ch206265·2022-12-22 07:02

ML:随机森林、GBDT、XGBoost

RF、GBDT、XGBoost都属于集成学习。通过结合多个基学习器都预测结果来改善单个学习器的泛化能力。集成学习分为两大类：boosting：个体学习器之间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法。

ShellDawn·2022-12-22 07:32

集成学习：决策树、随机森林、GBDT、XGBoost

1.引入1.1决策树为达到目标根据一定的条件进行选择的过程，就是决策树，决策树模型非常经典，在机器学习中常被用于分类，构成它的元素是节点和边，节点会根据样本的特征做出判断，最初的分支点被称为根节点，其余成为子节点，没有分支的点是叶子节点，代表分类结果。决策树的衡量标准是熵。在热力学中，熵被用来描述一个系统内在的混乱程度；在决策树中，熵代表是分支下样本种类的丰富性，样本种类越多越混乱，熵就越大。如果

人工智能之浪潮·2022-12-22 07:29

Datawhale时间序列挖掘学习资金流入流出预测（四）之特征工程

特征构建（1）离散型特征（特征编码）可用于设计规则易于拟合模型，比如xgboost，lightgbm，catboost都以决策树为基模型便于理解便于做特征组

Sunburst.·2022-12-22 00:59

模式识别和机器学习重点算法总结篇

文章目录1，反向传播算法训练步骤总结：1.1步骤：1.2影响网络性能的因素：1.3卷积神经网络权重计算2，Adaboost算法的设计思想和主要计算步骤：2.1设计思想：2.2计算步骤：3，k_means

程序媛JD·2022-12-21 18:00

成功解决StandardScaler().fit()报错ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead

错误信息在训练一个Xgboost模型时，使用StandardScaler().fit()对数据进行处理，代码如下：scaler.fit(list(train[col])+list(test[col]))

AnnnnnJie·2022-12-21 15:21

OPENCV学习笔记二：numpy用法

二、numpy简单用法NumPy(NumericalPython)是Python语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

·2022-12-21 12:41

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