XGBOOST 第11页

XGBoost 实现保险赔偿预测：数据预处理(一）

XGBoost的原理过程不作介绍保险赔偿预测项目是Kaggle比赛上的，相关数据资料可以在kaggle下载。

chau.z·2023-04-02 13:07

【机器学习】深度剖析 LightGBM vs XGBOOST 哪个更胜一筹

今天就LightGBM和XGBOOST放在一起对比学习下，以便加深印象。写在前面作为一个机器学习研习者，大概会了解BoostingMachines及其功能。

风度78·2023-04-02 13:47

LightGBM、XGBoost参数调优，调参经验，参数介绍

：LightGBM参数介绍_一路前行1的博客-CSDN博客_lightgbm参数调参思路LightGBM调参方法（具体操作）-Byron_NG-博客园lightgbm介绍深入理解LightGBM-知乎XGBoost

只要开始永远不晚·2023-04-02 13:47

【机器学习基础】XGBoost、LightGBM与CatBoost算法对比与调参

机器学习Author：louwillMachineLearningLab虽然现在深度学习大行其道，但以XGBoost、LightGBM和CatBoost为代表的Boosting算法仍有其广阔的用武之地。

风度78·2023-04-02 13:46

XGBoost和LightGBM时间序列预测对比

XGBoost和LightGBM都是目前非常流行的基于决策树的机器学习模型，它们都有着高效的性能表现，但是在某些情况下，它们也有着不同的特点。

deephub·2023-04-02 13:01

xgboost

什么是xgboost？

吃肉的小馒头·2023-04-01 22:37

Python机器学习算法备忘单之5 种常见算法的快速参考指南

XGBoost：适用于广泛的结构化数据集和问题。与随机森林相比，计算效率更高。K-means：最适合解决无监督聚类问题。正文

知识大胖·2023-03-31 18:31

python scale()函数_xgboost如何使用MAE或MAPE作为目标函数?

xgboost被誉为各大数据竞赛中的“重型武器”，好的效果，并行计算的速度都是其显著的优势。xgboost参数中默认的目标函数有限，很多情况下，需要根据任务自定义目标函数。

weixin_39978101·2023-03-31 11:54

集成学习之Boosting-xgboost

一、什么是Xgboost二、Xgboost的基本原理三、Xgboost的工作实例四、算法的优缺点*****************************************************

小小orange·2023-03-31 02:34

python基于XGBoost开发构建海上船舶航行轨迹多变量序列预测分析模型

在船舶航行状态评估、船舶碰撞概率检测等场景种有着对海面船舶航行轨迹较高的预测需求，准确实时地对航行轨迹进行预测分析有助于评估船舶航行的状态，及时对可能存在的潜在威胁进行发现预警处理，航行轨迹预测本质上来讲就是时间序列建模，在我之前的博文中已经有大量的博文和对应的教程，对于时间序列预测建模有比较详细的介绍。很多场景下多变量序列预测建模大都是基于深度学习完成的，这个也是因为深度学习模型天然的优势，能够

Together_CZ·2023-03-30 13:39

大数据分析案例-基于XGBoost算法预测航空机票价格

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+喜欢大数据分析项目的小伙伴，希望可以多多支持该系列的其他文章大数据分析案例合集大数据分析案例-基于随机森林算法预测人类预期寿命大数据分析案例-基于随机森林算法的商品评价情感分析大数据分析案例-用RF

艾派森·2023-03-30 13:26

python基于LSTM开发构建海上船舶航行轨迹多变量序列预测分析模型

继前文《python基于XGBoost开发构建海上船舶航行轨迹多变量序列预测分析模型》基于常规的机器学习模型XGBoost实现了海上船舶航行轨迹预测，其实前文就说过这种多变量序列之类的数据最合适的模型还是深度学习

Together_CZ·2023-03-30 13:53

梯度提升决策树GBDT及其优秀改进XGBoost的浅析

梯度提升决策树英文是GradientBoostingDecisionTree(GBDT)。是一种迭代的决策树算法，由多棵决策树组成，将所有树的结论累加起来做最终答案。值得注意的是，GBDT中的树都是回归树，不是分类树。GBDT主要用于回归问题（包括线性和非线性），但也可以用于分类问题。我们在已经搞清楚决策树(DT)部分的前提下，可以简单看看梯度迭代(GB)。GB核心的思想就是每一棵树都在学习之前所

野营者007·2023-03-29 19:00

梯度提升算法决策过程的逐步可视化

这也是XGBoost和LightGBM模型的理论基础，所以在这篇文章中，我们将从头开始构建一个梯度增强模型并将其可视化。

deephub·2023-03-29 18:11

组合预测模型 | LSTM-XGBoost长短期记忆神经网络结合极限梯度提升树时间序列预测（Matlab程序）

组合预测模型|LSTM-XGBoost长短期记忆神经网络结合极限梯度提升树时间序列预测（Matlab程序）目录组合预测模型|LSTM-XGBoost长短期记忆神经网络结合极限梯度提升树时间序列预测（Matlab

小橘算法屋·2023-03-29 04:30

LightGBM模型java部署

近期使用了LightGBM进行了训练模型（计算违约概率），结果发现其余XGBoost模型训练得到的结果存在较高相关性。

DT0203·2023-03-28 20:38

基于XGBoost-LSTM的天然气价格预测研究（Python代码实现）

‍个人主页：研学社的博客欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Python代码实现1概述预测成本模型是开发和验证新的优化方法和控制工具的先决条件。在这里，我将展示一种使用机器学习算法进行预测的简单而强大的方法。在这里，我将使用机器学习算法根据历史价格记录训练我的机器并预测预期的

荔枝科研社·2023-03-28 07:03

sofa公共自行车数量预测-XGBoost优化

1.数据预处理2.特征选择3.XGBoost参数优化4.误差测试数据预处理1.查看缺失值'''fromxgboostimportXGBRegressorimportpandasaspdimportnumpyimportnumpyasnptrain

69ae7603d0cc·2023-03-27 19:06

scikit-learn机器学习十三（XGBOOST）

sk-learn机器学习-XGBOOST简述调用XGBOOST的两种方法XGBOOST的基础——梯度提升树代码实战（波士顿数据集）重要参数n_estimatorssubsampleeta简述今天我们来看看机器学习的明星

国家一级假勤奋大学生·2023-03-25 12:27

集成学习(Ensemble learning)

摘要：本文是理解adaboost算法与xgboost算法的前奏篇，主要介绍集成学习（Ensemblelearning）的含义，在模型选择、训练数据过多或过少、数据融合及置信度估计等几方面的应用，同时介绍了集成学习的两个重要方面

_与谁同坐_·2023-03-24 23:30

20.11.16 xgboost初探

0.提升树首先要明确一点，xgboost是基于提升树的。什么是提升树，简单说，就是一个模型表现不好，我继续按照原来模型表现不好的那部分训练第二个模型，依次类推。

mpcv·2023-03-24 16:52

Adaboost理解笔记(matlab实现)

目前集成学习有bagging、boosting算法，两者异同可以参考这篇博客随机森林（RandomForest）是一种bagging的方法；Adaboost、GBDT、XGBoost都是一种boosting

zoulala·2023-03-24 04:31

鸢尾花分类（KNN,SVM,XGBOOST）

https://www.kaggle.com/uciml/iris#三种花的区分：（每种花50个样本）image.pngdata：里面是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度的测量数据，[4.63.11.50.2]target：结果（分类的结果，这里一共三个分类，分别是0、1、2）target_name：里面是对应三类的名字，['setosa''versicolor''virginica']DES

小幸运Q·2023-03-24 03:21

四大常用集成算法（Xgboost，CatBoost，Lightbm，DeepForest）

分别是Xgboost，CatBoost，Lightbm，DeepForest。本篇文章直接略过原理部分，直接上保姆级原始算法库参数详解以及调参通用代码总结，非常适合只是拿来用用的小伙伴。

qq_50173095·2023-03-23 07:43

第9步 Xgboost

文章目录前言一、导入库与数据二、数据集切分与特征缩放三、数据训练与预测3.1安装Xgboost3.2训练Xgboost3.3预测测试集结果保姆级解说3.4模型评估总结前言机器学习领域经常会举行各种大数据竞赛

Jet4505·2023-03-23 07:12

XGBOOST算法Python实现（保姆级）

摘要XGBoost算法（eXtremeGradientBoosting）在目前的Kaggle、数学建模和大数据应用等竞赛中非常流行。

小皇的奶黄包·2023-03-23 07:03

XGBoost: 你不能不知的机器学习算法

XGBoost作为一个非常常用的算法，我觉得很有必要了解一下它的来龙去脉，于是抽空找了一些资料，主要包括陈天奇大佬的论文以及演讲PPT，以及网络上的一些博客文章，今天在这里对这些知识点进行整理归纳，论文中的一些专业术语尽可能保留不翻译

SamLam·2023-03-22 12:43

XGBoost（二）：R语言实现

原文链接：XGBoost（二）：R语言实现微信公众号：机器学习养成记之前在XGBoost（一）：与同类算法的差异对比一文中介绍了Bagging与Boost、AdaBoost与GradientBoost、

三猫后端·2023-03-21 19:34

xgboost做二分类，多分类以及回归任务

【lightgbm/xgboost/nn代码整理二】xgboost做二分类，多分类以及回归任务1.简介该部分是代码整理的第二部分，为了方便一些初学者调试代码，作者已将该部分代码打包成一个工程文件，包含简单的数据处理

文一休·2023-03-20 23:21

基于树模型的集成算法---LightGBM

一、模型介绍上一篇文章介绍了一个梯度提升决策树模型XGBoost，这篇文章我们继续学习一下GBDT模型的另一个进化版本：LightGBM。

自由调优师_大废废·2023-03-20 08:04

在anaconda中安装xgboost时，出现anaconda prompt 切换不了的情况

anaconda安装xgboost出现的问题1，什么是anaconda?出门找度娘2，什么是xgboost？出门找度娘3，如何在anaconda中安装xgboost?

祸国·2023-03-19 09:37

贪心机器学习高阶训练营分享

章:Review两节第6章:简单机器学习算法与正则第7章:Review两节第8章:Review两节第9章:Paper第10章:LDA.EnsembleMethod第11章:集成模型第12章:paperXGBoost

ska2620·2023-03-19 01:43

【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法25：CatBoost

CatBoost与XGBoost、LightGBM并称为GBDT框架下三大主流模型。

风度78·2023-03-18 21:08

2018-09-18 招银网络面试

4.xgboost和randomforest的区别5.xgboost中使用二阶泰勒展开的作用是什么？6.一根绳子分三段，能够成一个三角形的概率是多少？

Jeo_zhao·2023-03-18 17:41

xgb lgb 调参

一、XGBoost参数解释XGBoost的参数一共分为三类：通用参数：宏观函数控制。Booster参数：控制每一步的booster(tree/regression)。

weixin_30323631·2023-03-18 07:08

AutoML之flaml：基于flaml框架对比lightgbm和xgboost模型进行自动化参数调优实现体内脂肪含量值回归预测案例之详细攻略

AutoML之flaml：基于flaml框架对比lightgbm和xgboost模型进行自动化参数调优实现体内脂肪含量值回归预测案例之详细攻略目录基于flaml框架对比lightgbm和xgboost模型进行自动化参数调优实现体内脂肪含量值回归预测案例

一个处女座的程序猿·2023-03-18 07:28

基于树模型的集成算法 ---XGBoost

一、模型介绍XGBoost是boosting算法的其中一种。Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起形成一个强分类器。

自由调优师_大废废·2023-03-18 03:20

字节跳动数据挖掘实习生面试--2019-02-25

面试邮件信息1、根据简历依次介绍项目，询问技术细节：写出K-means算法伪码（谈到项目聚类实现时提到的）简要讲述XGboost包的实现原理(谈到比赛用到的技术时提到的)2、简历上的论文:没问！！！！！

刃雪56·2023-03-17 07:12

在linux中安装xgboost

官方下载页面https://pypi.org/project/xgboost/#files文件下载链接https://files.pythonhosted.org/packages/36/a5/703d93321f57048596217789be7c186304a33aff5b1c48c89597a546c65e

Moon100·2023-03-16 16:55

Task5模型融合

3)分类的Stacking融合(利用mlxtend)3一些其它方法4二手车数据使用加权融合Step1：加载函数工具包Step2：数据读取Step3：数据预处理+特征工程Step4：建模1）模型封装2）XGBoost

酱油啊_·2023-03-16 04:36

机器学习笔记：XGBoost 公式推导

目标函数=损失函数+正则化项：在时刻的目标函数。：当前预测结果，其中是在时刻要训练的CART树，是已经训练得到的CART树的线性组合。：正则项，具体如下：这里是时刻训练的CART树的叶子结点个数，是在编号为的叶子结点上的输出，和是超参数。使用二阶泰勒展式对使用二阶泰勒展式：其中是在时刻要训练的CART树，且并且所以因为是一个确定的数，可以归入，上式右边把换成叶子结点的输出，再把用定义展开，上式右边

李威威·2023-03-14 22:51

调参整理

RF,GBDT,xgboost调参方法整理训练集、测试集loss容易出现的问题总结trainloss不断下降，testloss不断下降：说明网络仍在学习;trainloss不断下降，testloss趋于不变

ZAK_ML·2023-03-14 19:14

xgboost特征重要性指标: weight, gain, cover

官方解释Python中的xgboost可以通过get_fscore获取特征重要性，先看看官方对于这个方法的说明:get_score(fmap=’’,importance_type=‘weight’)Getfeatureimportanceofeachfeature.Importancetypecanbedefinedas

婉妃·2023-03-14 16:56

Paper | XGBoost: A Scalable Tree Boosting System

参考博客：http://d0evi1.com/xgboost/主要内容1.设计和建立了一个高度可扩展的end-to-endtreeboosting系统2.提出了一种理论正确的加权分位数略图过程(theoreticallyjustifiedweightedquantilesketchprocedure

步晓德·2023-03-14 12:13

Xgboost在做分类问题时拟合的是什么

XGBoost是GBDT的升级版，下面用GBDT来说明处理分

美环花子若野·2023-03-14 09:24

Adaboost、GBDT、xgboost算法调参

【机器学习】GBDT梯度下降提升算法及参数寻优实例-brucewong0516的博客-CSDN博客XGboost数据比赛实战之调参篇(完整流程)-个人文章-SegmentFault思否Adaboost算法

钢能锅·2023-03-13 07:18

python-客户流失预警预测建模分析（实战）

chfing·2023-03-13 01:57

xgb一些常见问题汇总

分析建模，日常问题整理（二十九）2019.9.30~2020.3.13xgboost问题1）保存为txt树结构，原生的xgboost保存model.dump_modelxgb.Regression.

这是沸羊羊的干爹·2023-03-11 12:41

模型融合方法

对于个体学习器来说，它们的不同体现在：不同训练数据：数据集使用比例、预处理方法(缺失值填补、特征工程等)；不同模型结构：RF、XGBoost、LightGBM、CatBoost、CNN、LSTM等；不同超参

下辈子是只考拉·2023-03-11 07:47

机器学习模型融合大法！

现代机器学习库（scikit-learn、XGBoost）内部已经结合了常见的集成学习方法。集成学习介绍集成学习结合多个不同的模型，然后结合单个模型完成预测。

Datawhale·2023-03-11 07:05

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