XGBOOST 第17页

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

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

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

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

一、算法提出时间1966年，决策树算法起源于E.B.Hunt等人提出。1979年，Quinlan（罗斯.昆兰）提出了ID3算法，掀起了决策树研究的高潮，让决策树成为机器学习主流算法。1993年，Quinlan（罗斯.昆兰）提出了C4.5算法。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也是迭代，但是GBDT要求弱学习器必须是CART模型，而且GBDT在模型训练的时候，是要求模型预测的样本损失尽可能的小。别名：GBT(GradientBoostingTree)、GTB(Gradie

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

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

【机器学习】九种顶流回归算法及实例总结

在本文中，将通过使用Scikit-learn和XGBoost的动手练习来学习9种流行的回归算法。本文的结构如下：写在前面本次数据使用的是一个藏在Python第三方v

风度78·2022-12-21 09:32

python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)

逻辑回归评分卡/catboost/xgboost/lightgbm/等模型用python一次全部搞定！增加数据分析和数据可视化实战，由易到难，带你从菜鸟轻松晋级kaggle级建模高手。

python机器学习建模·2022-12-21 08:37

kaggle @房价预测 XGBoosts 机器学习

1.导入各种包importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportSequential,layersimportkerasimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromscipy.statsimportnormfromscipyimportst

77‘ Learning·2022-12-21 07:09

机器学习 Kaggle 房价预测比赛 Ensemble Generation

ｗww.cnblogs.com/massquantity/p/8640991.html前言：\quad至今已经做了一些数据清洗，特征提取这些特征工程相关的东西，同时在房价预测项目中也使用了随机深林，SVR，线性分类器，Xgboost

just_sort·2022-12-20 18:37

【文本分类】常见文本分类深度学习模型汇总

之前，文本分类任务的常见pipeline为：（1）人工/半自动特征抽取：包括one-hot编码、countfeatures、TF-IDF、词性/句法信息等等（2）分类器的构造：包括LR、NB、SVM、Xgboost

guofei_fly·2022-12-20 18:07

机器学习（二）：基于XGBoost的分类与预测

XGBoost介绍xgboost的安装、参数说明XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统。

小黄油块跑·2022-12-20 14:30

【机器学习】基于天气数据集的XGBoost分类与预测

目录一、学习知识点概要二、学习内容代码1.导入库2.对离散变量进行编码3.利用XGBoost进行训练与测试4.利用XGBoost进行特征选择5.模型调参三、学习问题与解答四、学习思考与总结一、学习知识点概要首先

elif:·2022-12-20 14:00

XGboost预测

importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportmathimportxgboost_regressionimportnumpyasnpfromnumpyimportloadtxtfromxgboostimportXGBClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsk

Sandy_Sandy_yuan·2022-12-20 14:27

基于XGBoost的分类预测

一.学习知识点概要1.1XGBoost的介绍优点1.简单易用。相对其他机器学习库，用户可以轻松使用XGBoost并获得相当不错的效果。2.高效可扩展。

happiless·2022-12-20 14:55

用 XGBoost 进行时间序列预测

XGBoost是梯度分类和回归问题的有效实现。它既快速又高效，即使在各种预测建模任务上也表现出色，即使不是最好的，也能在数据科学竞赛的获胜者（例如Kaggle的获奖者）中广受青睐。

Python中文社区·2022-12-20 14:54

XGBoost的基本使用应用&Kaggle便利店销量预测

XGBoost的基本使用应用导入XGBoost等相关包：fromnumpyimportloadtxtfromxgboostimportXGBClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score

Grateful_Dead424·2022-12-20 14:54

机器学习算法（二）: 基于XGBoost的分类预测

阿里云机器学习案例（二）1.实验室介绍1.1XGBoost介绍XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统。

lele_god·2022-12-20 14:53

机器学习：集成学习

定义：通过训练多个个体学习器，及一定的结合策略，形成最终的强学习器；分类：同质：个体学习器种类一样；boosting系列（提升）：个体学习器存在强依赖关系，串行生成--Adaboost\GBDT\Xgboostbagging

Little_mosquito_·2022-12-20 13:05

Mac下安装graphviz以及XGBoost可视化决策树

最近做项目又需要用XGBoost画出决策树来解释，之前用花了大力气装了graphviz画决策树，后来重新安装了Anaconda后环境就没了，也忘了当时踩过的坑，在网上找到的都是千篇一律但是装不好的博客，

学吧学吧终成学霸·2022-12-20 11:37

独家 | 用XGBoost入门可解释机器学习

作者：ScottLundberg翻译：和中华校对：张一然本文长度为4300字，建议阅读8分钟本文为大家介绍用XGBoost解释机器学习。

数据派THU·2022-12-20 11:36

xgboost输出模型解释

xgboost模型输出的解释【目标】掌握xgboost中，predict方法对应不同的参数，输出的含义掌握xgboost中，dump出model的树结构的含义【数据集与代码】使用经典的鸢尾花的数据来说明

追梦杏花天影·2022-12-20 11:36

XGBoost 基于graphviz的模型可视化_可显示中文极简源码

文章目录前言一、源码及解决方案前言之前试了试XGBoost的可视化，结果中文直接乱码，在网上查了资料，算是解决了。

我是狮子搏兔·2022-12-20 11:05

数据挖掘-决策树算法+代码实现（七）

目录从例子出发算法原理算法的优缺点关于剪枝代码实现随机森林、GBDT、XGBOOST总结决策树（decisiontree）：是一种基本的分类与回归方法，此处主要讨论分类的决策树。

Lingxw_w·2022-12-20 11:34

简单例子说明XGBoost中树模型的构建过程

文章目录1.数据集-回归问题2.求一阶导数和二阶导数3.构建树4.剪枝5.计算输出值6.新的预测值7.继续构建下一棵树这里不再介绍XGBoost的原理及推导过程，推荐一些资料：【机器学习】决策树（下）—

热爱生活的菇凉·2022-12-20 11:04

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。

微知girl·2022-12-20 11:04

Graphviz绘制模型树1——软件配置与XGBoost树的绘制

XGBoost二分类模型中树的绘制一.graphviz安装与配置二.树模型绘制脚本2.1关于fmap文件的简单解释2.2绘制树的两个方法2.3树模型绘制的完整脚本2.4模型中第1颗树绘制图背景介绍：本文是

赫加青空·2022-12-20 11:33

分类任务评估1——推导sklearn分类任务评估指标

二分类问题评估指标在XGBoost中的使用一.基础评估指标——准确率、精准率、召回率1.混淆矩阵2.基本计算单元3.准确率、精准率、召回率、假报警率3.1指标定义3.2指标计算3.3单一指标的不足二.组合评估指标

赫加青空·2022-12-20 11:03

Graphviz绘制模型树2——XGBoost模型的可解释性

从二分类模型中的树重新理解XGBoost算法一.对绘制的树简单解释1.1类别判断1.2树的最大层级1.3效果较差情况二.从数据来解释一棵树2.1EXCEL构建第1颗树2.2第1棵树的数据解释2.3效果较差的节点解释三

赫加青空·2022-12-20 11:32

【机器学习】Python-Tensorflow、Keras、Xgboost的安装（Anaconda百分百实现！Python3.9！）

PyCharm与机器学习Anaconda是一个开源的Python项目，对于机器学习的使用目的来说，如果不去调用现有的“包”来实现众多Python算法，单靠个人编写底层代码是十分困难的，而诸如LSTM、Xgboost

Fonsi-·2022-12-20 09:19

【ML】基于机器学习的房价预测研究（系列7：双向LSTM模型）

基于机器学习的房价预测研究（附完整代码和数据集），系列7：双向LSTM模型数据的获取、读取、预处理、划分等请见这篇文章：【ML】基于机器学习的房价预测研究（系列1：数据集）【ML】基于机器学习的房价预测研究（系列2：XGBoost

机器不学习我学习·2022-12-20 09:19

阿里AI天池大赛-天猫复购预测-基于XGBoost模型预测

1：报名地址https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231576/score2：排名分数3：模型源码废话不多说，直接上源码importgcimportpandasaspd#用户行为，使用format1进行加载#加载全量样本user_log=pd.read_csv('./data_format1/user_log_format1.csv',dt

不要迷恋发哥·2022-12-19 19:15

时间序列数据的特征工程总结

当下时间序列预测的方法主要有三种吧，第一个是传统的时间序列预测方法，典型代表有ARIMA和指数平滑法；第二个是基于机器学习的方法，目前用的最多的是lightgbm和xgboost，在很多时序预测比赛前几名的方案都可以看到这两种方法

there2belief·2022-12-18 16:35

特征工程：时序特征分析的奇技淫巧

时间特征1.1连续时间持续时间：浏览时长；间隔时间：购买/点击距今时长；距离假期的前后时长（节假日前和节假日后可能会出现明显的数据波动）；1.2离散时间年、季度、季节、月、星期、日、时等；基本特征，如果用Xgboost

数据不吹牛·2022-12-18 16:34

【Xgboost的plot_importance和feature_importance的计算方法，两个方式的特征排序不一样】

用xgboost的XGBRegressor，最后获取featureimportance时，发现plot_importance和feature_importance_得到的feature排名不一样。

！！！！永无止境！！！！·2022-12-18 16:29

【机器学习】Xgboost的使用及参数详解

目录Xgboost的安装Xgboost的使用Xgboost的原生库读取数据设置参数一般参数弱评估器参数任务参数训练模型预测结果示例代码示例1示例2基于sklearnAPI的Xgboostxgboost.XGBRegressor

为什么昵称不能重复·2022-12-18 16:28

Xgboost.plot_importance 参数解释

Xgboost.plot_importance参数解释一、函数原型plot_importance(booster,ax=None,height=0.2,xlim=None,ylim=None,title

Hissen_·2022-12-18 16:58

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