XGBOOST

无需手动编码的XGBoost中的分类特征

无需手动编码的XGBoost中的分类特征XGBoost是一种基于梯度提升的基于决策树的集成机器学习算法。然而，直到最近，它还没有原生支持分类数据。在将分类特征用于训练或推理之前，必须对其进行手动编码。
扫地的小何尚·2023-03-09 13:08

Boosting三巨头：XGBoost、LightGBM和CatBoost（发展、原理、区别和联系，附代码和案例）

（封面图由ERNIE-ViLGAI作画大模型生成）Boosting三巨头：XGBoost、LightGBM和CatBoost（发展、原理、区别和联系，附代码和案例）机器学习中，提高模型精度是研究的重点之一
Chaos_Wang_·2023-03-09 12:36

PYTHON链家租房数据分析：岭回归、LASSO、随机森林、XGBOOST、KERAS神经网络|附代码数据

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=29480作者：XingshengYang最近我们被客户要求撰写关于链家租房的研究报告，包括一些图形和统计输出。1利用python爬取链家网公开的租房数据；2对租房信息进行分析，主要对房租相关特征进行分析，并搭建模型用于预测房租任务/目标利用上海链家网站租房的公开信息，着重对月租进行数据分析和挖掘。上海租赁数据此数据来自Lianjia.com.
·2023-02-20 22:03

机器学习-集成学习XGBoost

前言XGBoost(eXtremeGradientBoosting)是一种流行的机器学习算法，用于解决各种预测问题，例如分类、回归和排名。
·2023-02-20 12:18

xgboost 依赖问题

不影响他的影响力逐步扩大，所以核心还是好用，满足需求啊非1.0的xgboost及pandas都不稳定，这个版本控制，人家用的还是挺标准的代码固化版本真的很有必要，当然这种坑比较难预防，只能说取舍最新功能
iidx·2023-02-19 02:54

07- Rossmann商店销售预测 (Xgboost集成算法) (项目七)

查看数据是否为空:train.isnull().sum()查看特征元素:train['StateHoliday'].unique()#array(['0','a','b','c'],dtype=object)绘制热力图:sns.heatmap(df_train.corr(),cmap='RdYlGn_r',annot=True,vmin=-1,vmax=1)合并商店信息和销售数据:train=pd
处女座_三月·2023-02-17 18:06

04- 根据Xgboost集成算法预测还贷能力 (项目四)

筛选最佳参数:#对于max_depth和min_child_weight查找最好的参数param_grid={'max_depth':range(3,10,2),'min_child_weight':range(1,6,2)}model=XGBClassifier(learning_rate=0.1,n_estimators=100,max_depth=5,use_label_encoder=Fa
处女座_三月·2023-02-16 23:06

20- Xgboost 算法参数最优化 (集成算法) (算法)

Xgboost方式一fromxgboostimportXGBClassifiermodel=XGBClassifier(learning_rate=0.1,#学习率，控制每次迭代更新权重时的步长，默认0.3
处女座_三月·2023-02-16 23:35

在 zeppelin中使用scala 版 xgboost 做预测

image.png在zeppelin中使用python版的xgboost还是比较简单，首先Mac上要先安装好xgboostpython包，如果mac上安装了多个python版本，主要会碰到的是引入包模块失败
Helen_Cat·2023-02-16 23:34

为什么时间序列预测这么难？本文将给你答案

ARIMA或指数平滑等经典预测方法正在被XGBoost、高斯过程或深度学习等机器学习回归算法所取代。尽管时序模型越来越复杂，但人们对时序模型的性能表示怀疑。
Python数据挖掘·2023-02-16 22:48

sklearn常用分类算法分析乳腺癌数据

—知乎GBDT、XGBoost、LightGBM-的使用及参
-朝汐-·2023-02-07 11:31

sklearn与XGBoost库xgboost算法参数总结

前言本文是自学课程菜菜的机器学习，从课件总结的一下部分内容，讲的细致并且适合初学者，确实感觉不错推荐给大家2.本文主要内容是sklearn与XGBoost库使用xgboost的参数讲解，重点关注XGBoost
帅泽泽·2023-02-07 11:01

集成学习、Bagging集成原理、随机森林构造过程、随机森林api与案例、boosting集成原理、梯度提升决策树(GBDT）、XGBoost与泰勒展开式

一、集成学习集成学习：通过建立几个模型来解决单一预测问题，工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何一个单分类的做出预测机器学习的两个核心任务集成学习中boosting和Bagging只要单分类器的表现不太差，集成学习的结果总是要好于单分类器的二、Bagging集成原理bagging集成优点：Bagging+决策树/线性回归/逻辑回归/深度学
learning-striving·2023-02-07 11:58

XGBoost feature importance特征重要性-实战印第安人糖尿病数据集

在这篇文章中，您将了解如何使用Python中的XGBoost库估计特征对预测建模问题的重要性。看完这篇文章你会知道：如何使用梯度提升算法计算特征重要性。
python机器学习建模·2023-02-07 11:37

Python机器学习：plot_importance()查看特征重要度

另外xgboost算法的实现也几乎一样哦。
紫昂张·2023-02-07 11:00

spark xgboost损失函数和评价函数的修改

sparkxgboost自定义损失函数和评价函数一、sparkxgboost自定义损失函数imagexgboost定义损失函数的是通过setCustomObj定义，要想定义损失函数，首先我们得知道其接收的数据类型是什么类型的
一个菜鸟的自我修养·2023-02-07 02:08

PYTHON链家租房数据分析：岭回归、LASSO、随机森林、XGBOOST、KERAS神经网络|附代码数据

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=29480作者：XingshengYang最近我们被客户要求撰写关于租房数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。1利用python爬取链家网公开的租房数据；2对租房信息进行分析，主要对房租相关特征进行分析，并搭建模型用于预测房租任务/目标利用上海链家网站租房的公开信息，着重对月租进行数据分析和挖掘。上海租赁数据此数据来自Lianjia.com.
·2023-02-07 00:30

Xgboost原理及推导

Xgboost无论是工业界还是kaggle比赛效果都很好，学习过程中看了很多博客依然理解的不是很好，自己比较菜，看了陈天奇大神PPT清晰了很多，特地总结一下Xgboost，以便加深自己的理解和以后的复习
sudop·2023-02-06 14:30

xgboost on macos

使用brew安装克隆xgboost到本地gitclone--recursivehttps://github.com/dmlc/xgboost使用brew安装gcc,查看当前版本（目前版本是7）brewinstallgcc
Eden_1·2023-02-05 23:28

DateWhale--2021.1--Task4

数据处理步骤对论文标题和摘要进行处理对论文类别进行处理构建文本分类模型文本分类思路思路1：TF-IDF+机器学习分类器直接使用TF-IDF对文本提取特征，使用分类器进行分类，分类器的选择上，可以使用SVM、LR、XGBoost
马修的小腿·2023-02-05 13:37

2018-09-19平安科技、360企业安全面试

360企业安全面试一面讲一下xgboost和RF的区别，各有什么特点？
Jeo_zhao·2023-02-05 12:18

Xgboost详解 2019-05-12

讲解比较详细，点击进入综合学习及比较：通过和其它的方法用真实数据比较，了解这个方法的优势AAAAA
loveevol·2023-02-05 02:57

R语言使用xgboost包拟合xgboost多分类模型：caret包的confusionMatrix函数输出多分类混淆矩阵（包含许多衍生指标、PPV、NPV、特异度、敏感度、p值等）

R语言使用xgboost包拟合xgboost多分类模型：caret包的confusionMatrix函数输出多分类混淆矩阵（包含许多衍生指标、PPV、NPV、特异度、敏感度、p值等）目录
statistics.insight·2023-02-04 12:11

XGBoost算法案例实战—— 金融反欺诈模型

案例背景信用卡盗刷一般发生在持卡人信息被不法分子窃取后复制卡片进行消费或信用卡被他人冒领后激活消费的情况。一旦发生信用卡盗刷，持卡人和银行都会蒙受一定的经济损失。因此，通过大数据搭建金融反欺诈模型对银行来说尤为重要。模型搭建1.读取数据importpandasaspddf=pd.read_excel('信用卡交易数据.xlsx')df.head()2.提取特征变量和目标变量#通过如下代码将特征变量
遇鱼语渔·2023-02-04 10:27

ccc-sklearn-16-XGBoost（2）

文章目录XGBoost的其他参数选择弱评估器：参数boosterXGB的目标函数：参数objectiveXGB目标函数的求解参数化决策树ftf_tft：参数alpha，lambda寻找最佳树结构：求解w
扔出去的回旋镖·2023-02-04 00:26

ccc-sklearn-15-XGBoost（1）

文章目录XGBoost集成算法介绍xgboost库与sklearn中的XGBAPIXGBoost的三大板块梯度提升树-集成算法参数n_estimators建模使用sklearn中的XBGboost：参数
扔出去的回旋镖·2023-02-04 00:56

ccc-sklearn-17-XGBoost（3）

文章目录XGBoost的应用中的问题1.过拟合：剪枝参数与回归模型调参2.默认参数下交叉验证曲线3.通过剪枝与对比来展示参数调节的结果4.XGBoost模型的保存与调用pickle保存pickle调用Joblib
扔出去的回旋镖·2023-02-04 00:52

酒店预订订单的分析与建模【决策树、xgboost】

酒店预订订单的分析与建模【决策树、xgboost】本项目包含1.数据处理2.数据探索性分析3.网格搜索对决策树、xgboost进行模型参数调优4.基于五折交叉验证的决策树、xgboost模型预测专栏和往期项目往期文章可以关注我的专栏下巴同学的数据加油小站会不定期分享数据挖掘
爱挠静香的下巴·2023-02-03 17:12

【ML】GBDT、Xgboost和LightGBM的模型理解

【方差】和【偏差】的理解3.boosting和bagging的方法目标4.决策树作为常用分类器的原因5.RF6.Adaboost7.GBDT8.XGBoost9.LightGBM一、问题背景  在机器学习的集成学习中
郝同学·2023-02-03 09:15

ML LightGBM详细原理讲解+面试必考知识点

三大竞赛杀器：XGBoost、LightGBM、CatBoost。之前我已更新完XGBoost的讲解，这次来讲讲LightGBM。
#苦行僧·2023-02-03 09:38

三种回归模型对朝阳区房价预测的效果对比

一：前言利用上次爬取的朝阳区房价数据，通过简单线性回归模型、决策树回归模型、xgboost回归模型来进行房价预测效果对比，期间遇到一些问题和解决方法也记录下来。
梅花鹿数据rieuse·2023-02-02 19:00

XGBoost 知识点总结

训练损失+正则化1.1.3为什么需要一般性原则1.2决策树集成1.3树提升1.3.1AdditiveTraining1.3.2模型复杂度1.3.3结构分1.3.4学习树结构1.4小结二、公式推导解释2.1XGBoost
dfsj66011·2023-02-01 15:09

Linux机器学习环境搭建记录

Linux机器学习环境搭建记录1.NVIDIA显卡驱动安装2.Anaconda安装3.Pytorch与FastAI4.XGBoost，CatBoost和LightGBMNVIDIA显卡驱动安装下载.run
ironyl·2023-02-01 14:14

集成算法终极模型之《手撕 xgboost》—附详细手推公式

关注+星标，听说他有点东西全文共4255字，阅读全文需16分钟写在前面的话大家好，我是小一今天的文章从标题就能看出来，主要是对于xgb模型的推导。强烈建议仔细看完写在前面的话再开始阅读正文。在学习xgb、lgb之前我也有些拒绝，因为这部分确实涉及到公式的推导和思维上的跳跃，难以接受是人之常情。但是我要说的是：涉及到的公式推导并不难，求导会吧？泰勒公式学过吧？会这两个基本就够了。思维上的跳跃就更容易
小一的学习笔记·2023-02-01 12:34

手推公式+项目实操复现！《机器学习》完整详解

想去深入理解一些算法的核心内涵却被XGBoost|GBDT等算法劝退了！
zenRRan·2023-02-01 12:59

比啃西瓜书更高效的“机器学习”方法

想去深入理解一些算法的核心内涵却被XGBoost|GBDT等算法劝退了！
PaperWeekly·2023-02-01 12:27

使用word2vec和xgboost寻找Quora上的相似问题

onearticleatatime.Sr.DataScientist,TorontoCanada.Opinion=myown.http://www.linkedin.com/in/susanli/使用word2vec和xgboost
凌冰_lonny·2023-01-31 09:58

XGBRegressor参数详解

XGBRegressor参数详解：importxgboostasxgbfromxgboostimportplot_importanceimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.metrics
Ling_Ze·2023-01-31 07:08

数据挖掘实践任务3

任务3-建模（2天）用逻辑回归、svm和决策树；随机森林和XGBoost进行模型构建，评分方式任意，如准确率等。
乌和兔·2023-01-31 00:54

学习笔记-XGBOOST

XGBOOST是GBDT模型的升级版，同样也用到了adboosting的思想一预备知识XGBOOST是前向加法模型，那么有公式：设表示第n棵树的模型，那么就有所以第k次生成的模型为目标函数的定义设有个样本
Pluto_wl·2023-01-30 23:23

龙珠训练营机器学习笔记task02

spm=5176.14154004.J_1266466330.3.7a8d5699Pw7IFp一、学习知识点概要机器学习-XGBoost1.实验室介绍1.1XGBoost的介绍1.2XGb
book思议119·2023-01-30 16:29

天池龙珠计划——机器学习训练营 Task2

目录前言XGBoost介绍基于天气数据集的XGBoost分类实战前言笔记，记录龙珠机器学习训练营的第二阶段，关于xgboost的学习XGBoost介绍xgboost有听说过，也在kaggle上经常看到有人用
G-Jarvey·2023-01-30 16:27

重修-龙珠计划机器学习训练营task2-XGBoost part2学习笔记

一、学习知识点概要基于天气数据集的XGBoost分类实战：掌握XGBoost的Python调用并将其运用到天气数据集预测。二、学习内容Part1基于天气数据集的XGBoost分类实践导入数据!
鹎鹎·2023-01-30 16:26

龙珠训练营机器学习笔记task03

spm=5176.14154004.J_1266466330.3.7a8d5699Pw7IFp一、学习知识点概要机器学习-XGBoost1.实验室介绍1.1XGBoost的介绍1.2XGb
a_little_pig_·2023-01-30 16:53

Python信贷风控模型：Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付

全文链接：http://tecdat.cn/?p=26184在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化？（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）相关视频有25个变量：1.ID：每个客户的ID2.LIMIT_BAL：金额3.SEX：性别（1=男，2=女）4.教育程度：（1=研究生，2=本科，3=高中，4=其他
拓端研究室TRL·2023-01-30 12:17

Xgboost原理与Sklearn参数详解

目录1、Xgboost原理2、总结1、Xgboost原理Xgboost2、总结：本文主要分析了Xgboost和GBDT原理上的区别，并总结了Xgboost核心参数，以及调参的主要流程及方法。
易码当先·2023-01-29 21:06

Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)

在使用pycharmrun一个机器学习的xgboost的demo时，出现了如下图所示的问题。经过查阅相关的资料说是显卡不足，通过询问大佬，需要如下方法解决：亲测有效。
karla123·2023-01-29 19:48

基于社交网络深度学习（报告记录）

深度学习算法RNN工具XGboostWeka特征贡献：1.时间序列特征，重要2.时空特征，用户社交特征等，一般特点1.动态，细粒度考虑用户特征2.真实数据（爬虫，一定量的人工筛选）3.拓展，不止可以检测恶意用户
EratoQ·2023-01-29 11:30

从集成学习到XGBoost算法

XGBoost一.XGBoost的前世今身1.集成学习(三个臭皮匠赛过诸葛亮)①集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。
Pastore_Zx·2023-01-29 05:13

DataWhale 第17期组队学习经验分享(IV)2020-09-24

内容介绍逻辑回归模型：理解逻辑回归模型；逻辑回归模型的应用；逻辑回归的优缺点；树模型：理解树模型；树模型的应用；树模型的优缺点；集成模型基于bagging思想的集成模型随机森林模型基于boosting思想的集成模型XGBoost
華麗過去了會灰到記起·2023-01-29 03:06
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