XGBRegressor

LGBMRegressor CatBoostRegressor XGBRegressor回归

importpandasaspd#导入csv文件的库importnumpyasnp#进行矩阵运算的库importpolarsaspl#和pandas类似,但是处理大型数据集有更好的性能.#用于对一组元素计数,一个存在默认值的字典,访问不存在的值时抛出的是默认值fromcollectionsimportCounter,defaultdictimportre#用于正则表达式提取fromscipy.st

兔兔爱学习兔兔爱学习·2025-01-26 01:06

Python实现FA萤火虫优化算法优化XGBoost回归模型(XGBRegressor算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景萤火虫算法（Fire-flyalgorithm，FA）由剑桥大学Yang于2009年提出,作为最新的群智能优化算法之一,该算法具有更好的收敛速度和收敛精度,且易于工程实现等优点。本项目通过FA萤火虫优化算法寻找最优的参数值来优化XGBoost回归模型。2.数据获取本次

胖哥真不错·2023-12-23 04:18

Python实现WOA智能鲸鱼优化算法优化XGBoost回归模型(XGBRegressor算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景鲸鱼优化算法(whaleoptimizationalgorithm,WOA)是2016年由澳大利亚格里菲斯大学的Mirjalili等提出的一种新的群体智能优化算法，其优点在于操作简单，调整的参数少以及跳出局部最优的能力强。本项目通过WOA智能鲸鱼优化算法寻找最优的参数

胖哥真不错·2023-11-27 22:47

Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化XGBoost回归模型(XGBRegressor算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景猎人猎物优化搜索算法(Hunter–preyoptimizer,HPO)是由Naruei&Keynia于2022年提出的一种最新的优化搜索算法。受到捕食动物(如狮子、豹子和狼)和猎物(如雄鹿和瞪羚)的行为的启发，他们根据猎人和猎物的位置移动方法设计了一种新型的搜索方式

胖哥真不错·2023-11-13 18:11

xgboost学习-XGBoost的智慧

lambda五、寻找最佳树结构：求解ω与T六、寻找最佳分枝：结构分数之差七、让树停止生长：重要参数gammaxgboost.cv类总结一、选择弱评估器：重要参数boosterclassxgboost.XGBRegressor

育林·2023-10-06 15:04

Python实现SSA智能麻雀搜索算法优化XGBoost回归模型(XGBRegressor算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景麻雀搜索算法(SparrowSearchAlgorithm,SSA)是一种新型的群智能优化算法，在2020年提出，主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发。在麻雀觅食的过程中，分为发现者（探索者）和加入者（追随者），发现者在种群中负责寻找食物并为整个麻雀种群提供觅食区

胖哥真不错·2023-09-07 07:02

Python实现HBA混合蝙蝠智能算法优化XGBoost回归模型(XGBRegressor算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景蝙蝠算法是2010年杨教授基于群体智能提出的启发式搜索算法，是一种搜索全局最优解的有效方法。该算法基于迭代优化，初始化为一组随机解，然后迭代搜寻最优解，且在最优解周围通过随机飞行产生局部新解，加强局部搜索速度。该算法具有实现简单、参数少等特点。混合蝙蝠算法针对基本蝙蝠

胖哥真不错·2023-07-25 22:22

Python实现ACO蚁群优化算法优化XGBoost回归模型(XGBRegressor算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景蚁群优化算法(AntColonyOptimization,ACO)是一种源于大自然生物世界的新的仿生进化算法，由意大利学者M.Dorigo,V.Maniezzo和A.Colorni等人于20世纪90年代初期通过模拟自然界中蚂蚁集体寻径行为而提出的一种基于种群的启发式随

胖哥真不错·2023-06-13 10:50

【数据挖掘与商务智能决策】第十二章 XGBoost算法和LightGBM算法

12.1.3XGBoost算法的简单代码实现XGBoost模型既可以做分类分析，也可以做回归分析，分别对应的模型为XGBoost分类模型（XGBClassifier）及XGBoost回归模型（XGBRegressor

仿生程序员会梦见电子羊吗·2023-04-18 07:37

Python实现GWO智能灰狼优化算法优化XGBoost回归模型(XGBRegressor算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景灰狼优化算法(GWO)，由澳大利亚格里菲斯大学学者Mirjalili等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。灵感来自于灰狼群体捕食行为。优点：较强的收敛性能，结构简单、需要调节的参数少，容易实现，存在能够自适应调整的收敛因子以及信息反馈机制，能够在局部寻优与全局搜

胖哥真不错·2023-04-10 14:19

Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化XGBoost回归模型(XGBRegressor算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景贝叶斯优化器(BayesianOptimization)是一种黑盒子优化器，用来寻找最优参数。贝叶斯优化器是基于高斯过程的贝叶斯优化，算法的参数空间中有大量连续型参数，运行时间相对较短。贝叶斯优化器目标函数的输入必须是具体的超参数，而不能是整个超参数空间，更不能是数据

胖哥真不错·2023-04-10 14:18

【报错】ValueError: setting an array element with a sequence

使用xgb进行训练时，报错：ValueError:settinganarrayelementwithasequenceclf=XGBRegressor(objective="binary:logistic

马苏比拉米G·2023-01-31 19:40

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

基于XGBOOST的糖尿病遗传风险预测（2）

上接（1）完成了数据预处理之后进行回归器的学习：ifself.model_name=="xgboost":clf=XGBRegressor()ifself.find_best_param:test_params

NJUST库里·2023-01-19 17:56

使用GridSearch对xgboost进行调参（全部流程）

jho9o5·2023-01-02 10:44

使用GridSearchCV给XGboost模型进行参数调优

比如：model=xgb.XGBRegressor(**other_params)param_grid：值为字典或者列表，即需要最优

黄佳俊、·2022-12-28 15:11

【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

【ML】基于机器学习的房价预测研究（系列2：XGBoost模型）

6.建模6.1XGBoost模型定义模型：fromxgboostimportXGBRegressor#xgboost==1.7.2model=XGBRegressor(m

机器不学习我学习·2022-12-13 23:44

二手车价格预测

二手车价格预测查看要求查看原始数据导入数据查看数据日期格式转化是否存在空值特征工程使用天数数据分箱选择特征字段处理测试数据特别注意构建模型模块导入数据预处理模型搭建Lasso模型Ridge模型BayesianRidge模型ExtraTreesRegressor模型XGBRegressor

qq_41553076·2022-12-09 12:13

sklearn学习笔记8：XGBoost

xgboost.XGBRegressor①n_estimators默认100，集成中弱评估器的数量②subsample默认1，随机抽样的时候抽取的样本比例，范围(0,1]对模型的影响应该会非常不稳定，大概率是无法提升模型的泛化能力

奔跑的蜗牛君666·2022-12-08 06:33

pytorch数据批次的大小对模型拟合效果的影响

过程：1、导入数据2、建立XGBRegressor()模型，计算均方误差。

微凉.@_@·2022-12-05 02:10

sklearn机器学习——day18

XGBoost应用过拟合：剪枝参数与回归模型调参classxgboost.XGBRegressor(max_depth=3,learning_rate=0.1,n_estimators=100,silent

非畅6 1·2022-11-30 19:11

Python实现基于Optuna超参数自动优化的xgboost回归模型(XGBRegressor算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景Optuna是一个开源的超参数优化(HPO)框架，用于自动执行超参数的搜索空间。为了找到最佳的超参数集，Optuna使用贝叶斯方法。xgboost是一种集成分类器（弱分类器），xgboost是基于提升树的。本项目使用基于Optuna超参数自动优化的XGBRegress

胖哥真不错·2022-11-29 01:58

【项目实战】基于Python实现xgboost回归模型(XGBRegressor)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+代码讲解），如需数据+代码+文档+代码讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景随着大数据时代的到来，具备大数据思想至关重要，人工智能技术在各行各业的应用已是随处可见。在生产制造业，人工智能技术可以极大地提高生产效率，节省劳动成本，提升产品质量；在服务业，可以优化行业现有产品和服务，提升其质量和劳动生产率；金融、医疗等领域，也因人工智能技术的加入

胖哥真不错·2022-11-07 15:34

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

XGBoost 重要参数、方法、函数理解及调参思路（附例子）

文章目录一、xgboost原生接口重要参数训练参数预测函数绘制特征重要性分类例子回归例子二、xgboost的sklearn风格接口XGBClassifier基本使用例子XGBRegressor基本使用例子三

VariableX·2022-04-07 07:50

机器学习/深度学习实战——kaggle房价预测比赛实战（机器学习回归算法）

构建模型3.1使用lazyPredict寻找最优拟合算法3.2超参数调整3.3RidgeRegression3.4LassoRegression3.5GradientBoostingRegressor3.6XGBRegressor3.7LGBMRegressor3.8StackingRegressor3.9

留小星·2021-08-04 11:14

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

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 时间序列预测】XGBoost做时间序列预测

下面我们一起来学习下：1、xgboost安装：pipinstallxgboost也可以使用scikit-learnAPI中的XGBRegressor包装类2、例子讲解让我们用一个例子来具体学习。

开心果汁·2020-09-13 13:32

xgboost.fit函数

这个函数是使用scikit-learn接口与XGBRegressor或者XGBClassifier一起使用的，其效果是训练模型fit(X,y,sample_weight=None,eval_set=None

sorrythanku·2020-08-26 14:43

xgboost 使用方法简述

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

竞赛练习—公共自行车使用量预测

前言本次练习主要致力于xgboost回归模型（XGBRegressor）的简单的数据处理与模型调参，数据与标杆模型来自公共自行车使用量预测的一个竞赛。

Guodw·2020-08-12 21:13

Attribute Error :XGBRegressor object has no attribute XGBReressor的解决办法

刚刚掌柜在进行调参的时候遇到这样的报错：这就奇怪了，明明刚刚Xgboost还能运行，怎么调参就不行了？？？于是掌柜去搜解决办法，十个有九个都是说因为存在有xgboost.py命名的文件才导致的。但是掌柜明明才开始用这个，也没建过这样名字的Python文件。但是秉着严谨的精神还是去搜了电脑里面的所有文件，结果并没有找到什么。。。接着又重装了xgboost这个包，但是依然报错如上！正当掌柜要陷入僵局的

小白掌柜·2020-08-12 00:16

【机器学习案例一】PM2.5的预测（回归）

预测案例背景数据预处理普通线性回归要求模型参数训练模型训练效果岭回归要求模型参数格子搜索确定最优惩罚因子用最优惩罚因子训练模型Lasso回归要求模型参数格子搜索确定最优惩罚因子用最优惩罚因子训练模型基于lasso回归，评价模型变量的重要性XGBRegressor

昵称用刘昊也不行·2020-07-06 03:28

对比XGBoost.cv和sklearn中的交叉验证

XGBoost有两种接口：原生接口，比如xgboost.train，xgboost.cvsklearn接口，比如xgboost.XGBClassifier，xgboost.XGBRegressor两种接口有些许不同

schdut·2020-07-05 11:30

天池数据竞赛 | 工业蒸汽量预测（完整代码分享）

BY：乔木目录题目描述一、导入数据|观察数据二、特征工程三、模型训练模型1:Lasso回归模型2:支持向量回归（SVR）模型3:XGB回归（XGBRegressor）四、模型评估五、模型预测题目描述比赛链接

乔木zzz·2020-06-29 05:45

关于XGB.booster()报错TypeError: 'str' object is not callable的解决方法

当使用XGB想得到特征重要性时报错，代码及报错如下，model=XGBRegressor(learning_rate=0.1,n_estimators=300,max_depth=7,min_child_weight

浅笑古今·2020-06-27 04:06

公共自行车使用量预测活动总结