XGB 第4页

2022年全国大学生数学建模竞赛C题思路与程序

abcwsp·2022-09-17 07:47

阿里机器学习七面面经 |「掘金技术征文」

1、监督学习非监督学习啥区别，word2vec属于啥类型2、xgb,gbdt啥区别3、l1,l2正则原理、区别4、xgb中l1正则怎么用的5、python中list底层怎么实现6、listdict有什么区别

weixin_33814685·2022-08-30 07:54

word2vec+xgb 句子分类简单例子

word2vec嵌入词，词直接sum掉词得到“句向量”，后用xgb对句向量分类。

·2022-07-15 17:43

联邦学习-安全树模型 SecureBoost之终章

文章目录1联邦学习背景2联邦学习的树模型方案3认知方法论4界定问题4.1XGB推导回顾4.2本质分析5整体分析5.1隐私加密5.2哪里需要加密，如何加密6全面分析6.1全链路流程7归纳推演8参考资料9番外篇

秃顶的码农·2022-07-08 18:32

XGBoost 实现保险赔偿预测：XGBoost模型解释性(四)

XGBoost模型可解释性要用到xgb.predict()里面的参数pred_leaf,pred_contribs,试了用XGBRegressor+fit()来训练模型，predict的时候没有pred_leaf

chau.z·2022-07-07 07:12

决策树随机森林 xgboost_具有贝叶斯优化的XGBoost和随机森林

XGBoost（XGB）和随机森林（RF）都是集成学习方法，并通过组合各个决策树的输出（我们假设基于树的XGB或RF）来预测（分类或回归）

weixin_39795325·2022-07-05 07:34

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

机器学习-sklearn第十六天——笔记

目录sklearn与XGBoost1在学习XGBoost之前1.1机器学习竞赛的胜利女神1.2xgboost库与XGB的sklearnAPI1.3XGBoost的三大板块2梯度提升树2.1提升集成算法：

鹿衔草啊·2022-05-17 16:29

python xgb模型预测_时间序列预测（四）：使用XGBoost模型进行时间序列预测

提要接上篇biaobiaodeqiu：时间序列预测(三)：使用Keras搭建LSTMNetworks时间序列模型zhuanlan.zhihu.com项目实现的内容完全一致，本篇新增传统的监督回归问题训练方法，本文中选用的是目前工程应用比较广泛和有效的Xgboost的算法项目描述请参考其他篇，内容完全一致，不在累述算法原理请自行Google+陈天奇有关XGBOOST的论文，论文感觉自己还未掌握精髓，

weixin_39616416·2022-04-07 07:11

2020科大讯飞比赛Rank5解决方案

数据集是一种温度预测的数据集人多力量大（@ocean，@fish，@羞涩中略带豪放，@小傻鱼，排名不分先后）我们使用xgb,lgb,cat,sgd,svrg,ridge,lstm,prophet,net

Starry memory·2022-03-14 07:49

单点预测过时了？MAPIE：区间预测算法，实际场景中更合理。

当我们使用当前流行的机器学习库，例如XGB,LGB等为数值目标变量构建预测模型时，通常会预测一个点值，而实际中，该值往往是错的。

Python学习与数据挖掘·2022-02-19 14:26

大厂面试机器学习算法（4）XGBoost

PythonAPI:xgboostxgboost.XGBClassifier().fit()和xgboost.train()的区别xgb.train()中参数的解释官方文档Xgboost简介论文：https

我是女生，我不做程序媛·2022-02-15 07:16

机器学习、深度学习面经（未完待更）

（字节）Q.GDBT，XGB，LGB之间的区别和联系（字节）DLQ.神经网络为啥不用拟牛顿法而是用梯度下降？（为什么深度学习不用二阶的优化算法?）

大白羊_Aries·2022-02-11 07:53

python与xgb做特征重要性分析

代码importpandasaspdimportxgboostasxgbimportoperatordefget_data():train=pd.read_csv("first_result2.csv")#这里我只有12个特征features=list(train.columns[:11])y_train=train['target']#数据缺失值补全forfeatintrain.select_d

trieyouth·2022-02-07 01:34

机器学习 — Decision Tree

这个比赛是常规的结构化比赛，主要就是根据业务理解进行特征工程+LGB/XGB集成模型调参、融模。但如果想对这些Boosting算法用起来得心应手的话，还是先要把决策树弄明白。

·2022-01-10 12:56

R语言构建xgboost模型：xgb.cv函数交叉验证确定模型的最优子树个数（可视化交叉验证对数损失函数与xgboost模型子树个数的关系）、交叉验证获取最优子树之后构建最优xgboost模型

R语言构建xgboost模型：xgb.cv函数交叉验证确定模型的最优子树个数（可视化交叉验证对数损失函数与xgboost模型子树个数的关系）、交叉验证获取最优子树之后构建最优xgboost模型目录

Data+Science+Insight·2021-11-25 00:12

LightGBM

LightGBMvsxGBoostxgBoost算法的优点：XGB利用了二阶梯度来对节点进行划分，相对其他GBM来说，精度更

jessica涯·2021-06-23 18:24

扎克伯格时间管理PPT总结

原文地址https://mp.weixin.qq.com/s/EVOWEgvONM4tXT7-Xgb8Cw原文中提了26条如何提高效率的建议，我将它们分为专注、珍惜、技巧三个部分专注1、时间常有，时间重点在优先每日的时间是很多的

lzythebest·2021-06-15 15:21

win安装xgboost最简单的方法

正规一点的比如xgb安装，这个是翻译国外教程的。其他版本大概都差不多。

Sakuragi_iii·2021-06-10 07:40

xgboost3-各类防止过拟合的参数以及调参过程，以及模型的保存和调用

#展示各类参数的调参过程#目的就是测试集的效果不能更差且与训练集的距离减小，主要防止过拟合dfull=xgb.DMatrix(X,y)#其余参数都是默认param1={"silent":True#并非默认

weixin_45271076·2021-05-28 11:44

xgboost2 以及使用XGB.CV来进行调参

#xgboost的几种弱评估器,boosterforboosterin["gbtree","gblinear","dart"]:reg=XGBR(n_estimatiors=22,learning_rate=0.1,rangdom_state=420,booster=booster).fit(Xtrain,ytrain)print(booster)print(reg.score(Xtest,yte

weixin_45271076·2021-05-27 17:54

Xgboost总结-论文阅读和代码解析

xgboost是一个系统必考题：xgb和gbdt的区别xgb重新定义了树构建时切割的标准，以及子节点具体的取值一、模型上:1.加了正则项(叶子结点的数量和score，score的计算方法就是G**2/(

enjoy_算法工程师·2021-05-12 23:15

数据挖掘-二手车价格预测 Task04：建模调参

数据挖掘-二手车价格预测Task04：建模调参模型调参部分利用xgb进行五折交叉验证查看模型的参数效果##xgb-Modelxgr=xgb.XGBRegressor(n_estimators=120,learning_rate

GoAl的博客·2021-04-22 17:31

XGB建模流程化代码——针对业务修改整理

XGB建模流程化代码——针对业务修改整理methods模块是自己日常使用的模块，后面会发出来#筛选变量dt,drop_dt=methods.feature_select(dt,'y','app_date

数据厂商小伙·2021-03-26 13:13

ks 算法建模集_XGB建模流程化

建模的要点80%在数据，我是真的理解到了，心痛、头疼☠本篇主要是把xgb建模流程化，处理好数据，扔进去个把小时就搞定了，很easy。

芙蓉塘外有轻雷·2021-02-06 08:51

数据挖掘算法和实践（二十三）：XGBoost集成算法案列（鸢尾花数据集）

本节继续探讨集成学习算法，上一节介绍的是LGB的使用和调参，这里使用datasets自带的鸢尾花数据集介绍XGB，关于集成学习算法的介绍可以参考：数据挖掘算法和实践（十八）：集成学习算法（Boosting

A叶子叶来·2021-01-23 17:46

模型ks_一种基于XGB+LR评分模型的工程化方法

按照惯例，在写一篇自嗨的文章之前，总要酝酿一下前戏，哦不，是前言，是为下：众所周知，传统金融领域在制作信用卡评分模型时，最常用的是logistic，简单直观且比较容易做业务上的特征解释。自互联网金融兴起后，构建评分模型的特征变量呈现几何级数增长，包括金融属性相关的强变量（如人行征信报告，黑名单，共债等），以及非金融属性相关的弱变量（如客群特征，互联网消费行为等），因此单纯靠只具备线性特征的logi

顽猴溜溜·2021-01-06 13:15

python xgb模型预测_实例 | 教你用Python写一个电信客户流失预测模型

【导读】今天教大家如何用Python写一个电信用户流失预测模型。之前我们用Python写了员工流失预测模型，这次我们试试Python预测电信用户的流失。01商业理解流失客户是指那些曾经使用过产品或服务，由于对产品失去兴趣等种种原因，不再使用产品或服务的顾客。电信服务公司、互联网服务提供商、保险公司等经常使用客户流失分析和客户流失率作为他们的关键业务指标之一，因为留住一个老客户的成本远远低于获得一个

庄比·2021-01-01 15:17

python xgb模型预测_XGBoost使用PMML部署的预测偏差

在使用xgboost时偶然发现python预测的结果和pmml预测的结果在小数位上存在差异，部分样本在6-7位小数位开始出现，即小数位上的数字不同，当样本足够多时，甚至可能在4-5位出现差异。如下面例子所示：这个偏差不是偶然的的，刘建平Pinard在《用PMML实现机器学习模型的跨平台上线》中说PMML加载得到的模型和算法库自己独有的模型相比，预测会有一点点的偏差，知乎问题《如何看待pmml标准在

weixin_39590601·2021-01-01 14:06

回归模型使用实战xgb.XGBRegressor

fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportxgboostasxgb,numpyasnpfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorboston=load_boston()X=boston.data#特征值y=bost

py机器学习深度学习·2020-12-15 13:53

xgboost参数_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_39697096·2020-12-12 11:27

python xgboost输出变量重要性_XGBoost 输出特征重要性以及筛选特征

1.输出XGBoost特征的重要性frommatplotlibimportpyplotpyplot.bar(range(len(model_XGB.feature_importances_)),model_XGB.feature_importances

weixin_40009026·2020-12-06 01:03

xgboost参数_Xgboost小结与调参

从0到1Python数据科学之旅(博主录制)http://dwz.date/cqpw1、Xgboost对GBDT的优化算法层面1.XGB增加了正则项，能够防止过拟合。

weixin_39585974·2020-11-26 10:57

基于XGB单机训练VS基于SPARK并行预测（XGBoost4j-spark无痛人流解决方案）

01诉求背景在这里，我就不做XGB的科普了，如果不清楚的，请自行谷歌，官网。首先我们确定我们需要做的事情，

数据虫巢·2020-09-17 07:15

GBDT、XGB、Adaboost面试汇总

文章目录1.xgboost相比传统gbdt有何不同？2.xgboost为什么快？3.xgboost如何支持并行？4.随机森林是怎样改变决策树容易过拟合的问题的？5.RF与GBDT之间的区别与联系？6.XGBoost怎么给特征评分？7.怎么理解决策树、xgboost能处理缺失值？而有的模型(svm)对缺失值比较敏感？8.为什么XGBoost要用泰勒展开，优势在哪里？9.XGBoost如何寻找最优特征

黑桃5200·2020-09-16 22:49

编程过程中减少内存占用的方法

1将训练好的模型变成pkl格式进行保存print("---savemodel--")withopen('xgb_model.pkl','wb')asf:pickle.dump(bst,f)withopen

hcq15900382130·2020-09-16 11:57

Xgboost筛选特征重要性

importpandasaspdimportxgboostasxgbimportoperatorfrommatplotlibimportpylabaspltdefceate_feature_map(features):outfile=open('xgb.fmap

余音丶未散·2020-09-14 19:20

GBDT和XGB算法问题总结

7GBDT与RF区别8GBDT和xgb的区别有哪些？9GBD

阿拉辉·2020-09-14 16:14

AttributeError: ‘XGBClassifier‘ object has no attribute ‘_le‘

一、问题背景使用XGB原生接口执行分类任务，并且使用xgb_model.save_model()保存模型，使用xgb_model.load_model()加载模型后，使用predict进行测试集预测报此错误

不想用真名了·2020-09-12 21:41

windows下安装xgboost，并在pycharm中正常导入

xgboost-master\windows\xgboost.sln,如果打开后显示[0projects],可右键buildsolution编译成功后，复制xgboost-master\python-package下的xgb

knghto7o4·2020-09-12 19:00

xgboost的原生接口与sklearn接口输出feature_importance

1、sklearn的原生接口和sklearn接口调用feature_importance有差别：bst=xgb.train(param,d1_train,num_boost_round=100,evals

jin_tmac·2020-09-11 21:28

机器学习平台系列——XGB feature_names mismatch 问题解决方案

最近开发公司的机器学习平台的XGBoost控件。结果报了一个bug，说“feature_namesmismatch”。现在我们来复现这个bug：importxgboostasxgbimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

有数可据·2020-09-11 20:09

XGboost--特征选择

这是一个非常简单的线性数字数组的数据转换为DMatrix格式:1D_train=xgb.DMatrix(X_train,label=Y_train)2D_test=xgb.DMatrix(X_test,

weixin_45271076·2020-09-11 11:04

高级算法梳理-XGB

XGB算法梳理1、算法原理XGBoost(eXtremeGradientBoosting)算法是GradientBoosting算法的高效实现版本，因其在应用实践中表现出优良的效果和效率，因而也被工业界广为推崇

xiu351084315·2020-08-26 16:19

xgboost的使用（XGB）

1.XGBoost的优点1.1正则化XGBoost在代价函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂度。正则项里包含了树的叶子节点个数、每个叶子节点上输出的score的L2模的平方和。从Bias-variancetradeoff角度来讲，正则项降低了模型的variance，使学习出来的模型更加简单，防止过拟合，这也是xgboost优于传统GBDT的一个特性。1.2并行处理XGBoost工具支持并行。Bo

程序员孙大圣·2020-08-26 14:50

xgboost.fit函数

其效果是训练模型fit(X,y,sample_weight=None,eval_set=None,eval_metric=None,early_stopping_rounds=None,verbose=True,xgb_model

sorrythanku·2020-08-26 14:43

Xgboost使用方法详解一

'''内置建模方式1.xgb.train训练方式2.DMatrix数据形态，不是DataFrame'''importnumpyasnpimportscipy.sparseimportpickleimportxgboostasxgbdtrain

小菜鸡一号·2020-08-26 13:56

ubuntu14.04 Anaconda 安装XGB

gitclone--recursivehttps://github.com/dmlc/xgboostcdxgboostmake-j4cdpython-package/sudopythonsetup.pyinstallcondainstalllibgcc

0过把火0·2020-08-25 06:44

xgboost 使用方法简述

y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.01,random_state=1729)print(X_train.shape,X_test.shape)#模型参数设置xlf=xgb.XGBRegressor

xckkcxxck·2020-08-25 05:55

XGB算法梳理

1CART树CART全称为ClassificationAndRegressionTree，分类和回归即是该算法的核心。分类算法在于生成决策树，CART为递归算法，总是将当前样本（notpure）分为两个子样本集，使得生成的每个非叶子节点都有两个分支，最终得到二叉树形式的决策树。分类回归树是一棵二叉树，且每个非叶子节点都有两个孩子，所以对于第一棵子树其叶子节点数比非叶子节点数多1分类树两个基本思想：

数据科学->打怪中·2020-08-25 05:11

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