XGB 第3页

Java如何调用python平台的机器学习模型

训练好模型后，保存模型joblib.dump(xgb,"xgb_model.pkl")新建一个python文件，useModel.py。

wzcd·2022-12-25 13:48

天猫复购预测

思路：用LR的预测结果作为baseline;然后分别用XGBoost，LightGBM，CatBoost，DIN，NGBoost，K折xgb+lgb+catb模型融合进行训练并预测，与baseline效果对比

萌主¤小狸·2022-12-25 03:44

XGBoost算法浅述

极度梯度提升树XGBoost(xgb,eXtremeGradientBoosting)是boosting算法的一种实现方式，针对分类或回归问题都有非常好的效果，是横扫kaggle的王牌算法，其学习应用速度及运行速度都极其快速

一本糊涂张·2022-12-24 14:46

【ML】随机森林(Random Forest) 从入门到放弃再到掌握

XGBoost对GBDT的提升LGB对XGB的提升Bagging随机森林简介随机森林构建python中使用随机森林为什么选决策树作为基分类器偏差和方差总结一下GBD

半九拾·2022-12-24 13:19

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

数据挖掘学习笔记02——算法（分类、聚类、回归、关联）

数据挖掘——算法前言分类算法KNN算法决策树朴素贝叶斯支持向量机人工神经网络实践1：使用XGB是实现酒店信息消歧聚类算法K-meansDBScan实践2：使用word2vec和k-means聚类回归算法线性回归和逻辑回归实践

显然易证·2022-12-22 11:59

xgb参数

链接：XGBoost参数调优完全指南（附Python代码）-知识天地-博客园通用参数这些参数用来控制XGBoost的宏观功能。1、booster[默认gbtree]选择每次迭代的模型，有两种选择：gbtree：基于树的模型gbliner：线性模型2、silent[默认0]当这个参数值为1时，静默模式开启，不会输出任何信息。一般这个参数就保持默认的0，因为这样能帮我们更好地理解模型。3、nthrea

微知girl·2022-12-20 11:04

阿里云天池大赛赛题（机器学习）——天猫用户重复购买预测（完整代码）

验证ShuffleSplit切分数据模型调参模糊矩阵不同的分类模型LR模型KNN模型tree树模型bagging模型随机森林模型ExTree模型AdaBoost模型GBDT模型VOTE模型投票lgb模型xgb

全栈O-Jay·2022-12-19 19:12

决策树算法之 AdaBoost

这种思想也被称为Boost，除AdaBoost外，GBDT和XGB

程序员在深圳V·2022-12-19 01:01

sklearn与XGBoost

1在学习XGBoost之前1.1xgboost库与XGB的sklearnAPI陈天奇创造了XGBoost算法后，很快和一群机器学习爱好者建立了专门调用XGBoost库，名为xgboost。

momokofly·2022-12-16 02:00

免费电子书｜《联邦学习综合应用》

《联邦学习综合应用》则分享了联邦学习技术（包括可信联邦学习、个性化联邦学习、纵向联邦XGB算法、全同态密码等技术

DataFunTalk·2022-12-16 00:03

Toad：基于 Python 的标准化评分卡模型

区别于xgb等机器学习模型，评分卡使用逻辑回归，之所是还在使用时因为它属于广义线性回归，在特征的解释性上非常的强。本次和大家分享一个开

Python数据科学·2022-12-14 16:08

Toad：一款基于 Python 的开源评分卡神器

区别于xgb等机器学习模型，评分卡使用逻辑回归，之所是还在使用时因为它属于广义线性回归，在特征的解释性上非常的强。今天我给大家分享一个开源的评分卡神器t

我爱Python数据挖掘·2022-12-14 16:02

XGB建模流程化代码—仅作学习笔记

XGB建模流程化代码—仅作个人学习笔记以下绝大部分出自网络，因为不知道具体作者是谁。。。

数据厂商小伙·2022-12-14 16:00

python,xgboost使用

介绍下具体参数XGBClassifier在下面的博客里有sklearn中xgb

BeaNewer·2022-12-13 20:23

【机器学习与算法】python手写算法：xgboost源码复现

【机器学习与算法】python手写算法：xgboost源码复现背景知识上代码结果对比1、目标函数：linear2、目标函数：logistic背景知识关于XGB原理的解释与推导，最好就直接参看原作者陈天奇大神的

白白的一团团·2022-12-13 20:42

机器学习-sklearn第十八天——笔记

4XGBoost应用中的其他问题4.1过拟合：剪枝参数与回归模型调参4.2XGBoost模型的保存和调用4.2.1使用Pickle保存和调用模型4.2.2使用Joblib保存和调用模型4.3分类案例：XGB

鹿衔草啊·2022-12-13 18:10

在windows下安装xgboost简易教程

在我的windows下安装XGBoost总共分三步：一、从github上下载xgb

Tridy0512·2022-12-12 21:26

XGB模型可解释性SHAP包实战

文章目录前言1.XGB建模2.SHAP分析参考文档前言Xgboost相对于逻辑回归模型在进行预测时往往有更好的精度，但是同时也失去了线性模型的可解释性。

椰风风风档不住·2022-12-12 20:21

KAGGLE 比赛学习笔记---OTTO---baseline解读3

我们可以通过设计功能，将其合并到项目和用户，并训练一个重新排序模型（如XGB）来选择我们的最后20个。此外，为了优化和改进这个笔记本，我们应该构建一个本地CV方案来实验新的逻辑和/或模型。

丰。。·2022-12-09 10:51

机器学习-有监督学习-集成学习方法(五)：Bootstrap-＞Boosting(提升)方法-＞eXtremeGradientBoosting算法--+决策树--＞XGBoost提升树

提升树一、Bootstrap二、Boosting(提升)三、Boosting(提升)算法的理论基础四、XGBoost(eXtremeGradientBoosting极端梯度提升)1、XGBoost的优势2、XGB

u013250861·2022-12-07 04:21

XGBoost对比RandomForest、GBDT、决策树、SVM，XGB+LR精度还能提升

这里写目录标题目标：对比各种模型对比内容：最终对比结果：代码：目标：对比各种模型对比各种模型，XGBoost直接判了RandomForest、GBDT、决策树、SVM等死刑，XGB+LR精度还能提升。

浪漫的数据分析·2022-12-07 02:30

XGboost中的调参经验

Implementationofthescikit-learnAPIforXGBoostregression1.n_estimators：基本分类器的数量通过画出n_estimator的学习曲线，这里得出几个重要的结论：首先，XGB

InceptionZ·2022-12-04 11:31

基于PyTorch的联邦学习开源框架FedLab：加速FL算法验证

微众银行的FATEFATE文档覆盖横向、纵向、迁移联邦学习；实现了样本安全匹配，样本切分、特征处理和筛选、LR/XGB/DNN等常用算法，模型评估与评分卡，模型预测（serving），联邦推荐等；文档丰富工业级框架

DS_agent·2022-12-01 17:33

【机器学习】xgboost系列丨xgboost原理及公式推导

为防止过拟合，XGB做了哪些改进树的集成本文主要针对xgboost的论文原文中的公式细节做了详细的推导，对建树过程进行详细分析。对于样本个数为n特征个数为m的数据集，其中。

风度78·2022-12-01 16:51

集成学习 XGBoost

集成学习--XGBoost对于XGBoost算法原理看陈天奇的PPT和一份算法实战指导文档就够了目录：一、XGBoost算法原理：1，CART树2，XGBoost算法与GBDT3，一个实例4，XGB的优缺点二

LinFengOnlyOne·2022-12-01 16:48

菜鸟日记——R中xgboost文档解析

R中xgboost模型的训练函数xgb.train(params=list(),data,nrounds,watchlist=list(),obj=NULL,feval=NULL,verbose=1,print_every_n

周末饺子配啤酒·2022-12-01 13:23

Xgboost代码实现详解

去降低过拟合风险Step4:调节样本采样方式subsample和colsample_bytreeStep5:减小学习率并增大树个数【理论推导】xgboost：提升树XGBoost【代码】Github:xgb

wamg潇潇·2022-12-01 13:23

机器学习_Xgboost手推重温

近段时间和同事交流XGB的时候，突然发现自己对它的一些细节居然已经记不清楚了。好歹几年的挖掘人，生感惭愧，于是就准备将xgboost重新手推一遍。

Scc_hy·2022-12-01 13:22

xgboost算法_Xgboost调参小结

xgboost简易入门教程常用机器学习算法的原理推导本文主要介绍xgb算法的调参过程，xgb本质上是boosting方法，即通过在数据上逐一构建多个弱

weixin_39806288·2022-11-30 08:20

统计学习方法——4.决策树——XGBoost、LightGBM

一、介绍1.XGBoost（极限梯度提升树，eXtremeGradientBoosting）：（1）XGB目标函数，一棵树的生成XGB目标函数：XGB目标函数=训练损失+正则项（树的复杂度）XGB目标函数

要坚持写博客呀·2022-11-30 08:20

XGBoost安装

Python3.7.4环境，安装XGBoost安装包1直接去http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/2Ctrl+F搜索XGB3点击xgboost4找到对应版本下载到本地

歌者And贰向箔·2022-11-29 20:24

xgboost踩坑笔记——macOS环境xgboost安装

xgboost安装/重装问题：之前安装的xgboost，首先是安装不上，后来网上搜索办法，pip、conda安装，安装完成，xgboost也导入成功，但是子模块无法导入或识别，如XGBClassifier不识别，xgb

hengheng21·2022-11-29 20:53

泰勒展开：一阶，二阶

GBDT的损失函数是一阶泰勒展开，XGB是二阶展开梯度下降法与泰勒级数的关系：梯度下降法背后的原理-知乎梯度下降法和一阶泰勒展开的关系-知乎

hhhh106·2022-11-29 09:35

常见分类模型：决策树、随机森林、GBDT、XGB

涉及到的指标：信息熵：其中是一件事情发生的概率，发生的概率越大信息量越小，对于2个独立事件，发生概率是，二者的信息量是，因为具有可加性的性质，因此一般用来衡量某件事的信息量，负号是因为信息量与概率成反比。信息量度量的是一个具体事件发生了所带来的信息，而熵则是在结果出来之前对可能产生的信息量的期望——考虑该随机变量的所有可能取值，即所有可能发生事件所带来的信息量的期望。即信息增益：缺点：1.对取值数

hhhh106·2022-11-29 09:00

python内核死亡的原因_Python xgboost：内核死亡

首先，我将向您展示我能够成功运行的代码块：importxgboostasxgbxgtrain=xgb.DMatrix(data=X_train_sub.values,label=Y_train.values

weixin_39649405·2022-11-26 20:34

解决加载模型预测数据时报错的问题

fromsklearn.externalsimportjoblibimportxgboostasxgbloaded_model=joblib.load("xgb_best_model_0731_joblib.model

weixin_34122548·2022-11-26 13:16

【数学建模】2022数维杯国际赛C题如何利用脑结构特征和认知行为特征诊断阿尔茨海默病（How to Diagnose Alzheimer‘s Disease）

2022数维杯国际赛C题如何利用脑结构特征和认知行为特征诊断阿尔茨海默病1前言2问题重述3问题一求解3.1数据预处理3.2模型训练3.2.1逻辑回归3.2.2SVM3.2.3KNN3.2.4决策树3.2.5XGB3.2.6LGB3.2.7CB3.3

一川风絮千片雪·2022-11-25 23:59

机器学习基础—集成学习Task11（XGB & LGB）

导语：本次任务的主题是“XGB&LGB算法的原理与实践”。

0cp·2022-11-23 11:31

python在一张图上画多个线条

在一张图上画多个rocptyon在一张图上添加图例python将多个roc曲线画到一张图上说明我写了一个画图函数，这个函数可以画很多图在一个图上:可以自由的确定画图个数调用##定义方法mothed1='xgb'mothed2

_刘文凯_·2022-11-23 09:44

ML XGBoost详细原理及公式推导讲解+面试必考知识点

看了一圈网上关于讲解XGB原理的基本都是到处粘贴公式凑一起，说这公式就是通过这样来的，那样来的，没有详细的推导过程及详细的解释。XGB稍微复杂点的公式

#苦行僧·2022-11-23 00:04

XGBoost股票预测

XGBoost极端梯度提升（ExtremeGradientBoosting,XGBoost,有时候也直接叫做XGB）和GBDT类似，也会定义一个损失函数。

GarryCarlos·2022-11-22 22:24

一文读懂xgboost,lightgbm分类评价指标与阈值threshold的选取

F-measure),recall,precision，ROC曲线，AUC曲线.其中涉及到混淆矩阵(confusionmatrix),TN,TP,FN,FP.事实上，这适用于所有的分类模型，并不局限于xgb

巫巫9·2022-11-21 07:00

mse均方误差计算公式_机器学习预测评价常用指标（回归：MSE,RMSE,MAE,MAPE,R2，二分类：ACC,P,R,F1,PR,ROC，多分类）...

cv_results=xgb.cv(... metrics="rmse"...)

weixin_39725594·2022-11-19 03:37

XGBoost

XGB架构参数booster：①’gbtree’：树模型做为基分类器（默认）；②’gbliner’：线性模型做为基分类器。

big_matster·2022-11-11 13:52

机器学习面试必考面试题汇总—附解析

这种处理方式的问题在xgboost仅仅在特征的非缺失的值上进行分裂然后missing值直接放入其中一个节点，显然当缺失值很多的情况下，比如缺失80%，那么xgb分裂的时候仅仅在20%的特征值上分裂，这是

julyedu_7·2022-11-09 17:17

每日一篇机器学习公众号D3-字节跳动安全Ai挑战赛-小样本赛道方案总结

mp.weixin.qq.com/s/WDiCX_a8wLcM8j5P3jrLaw2、记录一下具体步骤：（1）数据统计（2）特征工程a、目标编码b、提取特征c、关联特征（图特征）d、行为特征【没看懂】（3）模型构建a、LGB/XGB

甄小胖·2022-11-08 09:31

WINDOWS 安装XGBoost GPU版本最新简易方法

执行步骤1.安装cudaa.检查是否安装了CUDAb.从dos中查看可以支持的cuda版本c下载对应版本的cudad根据引导安装cuda2.安装XGBoosta下载对应的whl文件b使用whl文件进行xgb

不想用真名了·2022-11-07 10:10

文本分类从入门到精通—常用模块的基本用法

boosting算法的一种实现方式，针对分类或回归问题，效果非常的好，在各种数据竞赛中大放异彩，而且工业界应用也非常广泛，主要是因为其性能优异，使用简单，速度块等优点，本文从以下方面介绍该算法模型：二、基本原理xgb

big_matster·2022-11-07 08:45

机器学习——XGboost原理及python实现

XGboost原理及实战原理1xgb是什么1.1CART回归树1.2应用1.3目标函数2xgb数学推导2.1回归树2.2加法模型2.3前向分步算法2.4目标函数2.5正则项处理2.6损失函数的处理3确定树的结构

qq_27758151·2022-09-25 20:02

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