XGBoost

PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24346在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。“用户就是上帝”促使众多的企业不惜代价去争夺尽可能多的客户。但是企业在不惜代价发展新用户的过程中，往往会忽视或无暇顾及已有客户的流失情况，结果就导致出现这样一种窘况：一边是新客户在源源不断地增加，而另一方面是辛辛苦苦
拓端研究室TRL·2023-09-02 05:07

PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24346在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。“用户就是上帝”促使众多的企业不惜代价去争夺尽可能多的客户。但是企业在不惜代价发展新用户的过程中，往往会忽视或无暇顾及已有客户的流失情况，结果就导致出现这样一种窘况：一边是新客户在源源不断地增加，而另一方面是辛辛苦苦
拓端研究室TRL·2023-09-01 11:58

spark支持深度学习批量推理

spark适用场景大数据量自定义方法处理、类sql处理传统机器学习方法（k-means、xgboost、lr…）分布式深度学习推理目前在10亿+数据量的推理场景中使用，需要用户自己实现批数据准备，基于RDD
死亡之翼归来·2023-09-01 05:41

XGBoost详解

Prerequisite:CART回归树CART回归树是假设树为二叉树，通过不断将特征进行分裂。比如当前树结点是基于第j个特征值进行分裂的，设该特征值小于s的样本划分为左子树，大于s的样本划分为右子树。而CART回归树实质上就是在该特征维度对样本空间进行划分,而这种空间划分的优化是一种NP难问题，因此在决策树模型中是使用启发式方法解决。典型CART回归树产生的目标函数为:当我们为了求解最优的切分特
Teci·2023-09-01 00:21

机器学习 | Python实现XGBoost极限梯度提升树模型答疑

机器学习|MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树模型答疑目录机器学习|MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树模型答疑问题系列问题回答问题系列关于XGBoost有几个问题想请教一下。
机器学习之心·2023-08-31 07:27

PYTHON链家租房数据分析：岭回归、LASSO、随机森林、XGBOOST、KERAS神经网络、KMEANS聚类、地理可视化...

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=29480作者：XingshengYang1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（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频任务/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.csv文件包含名称，
拓端研究室TRL·2023-08-31 05:27

利用多种机器学习方法对爬取到的谷歌趋势某个关键词的每日搜索次数进行学习

前一期利用python爬取了谷歌趋势某个关键词的每日搜索次数，本期利用爬取的数据进行多种机器学习方法进行学习，其中方法包括：随机森林、XGBOOST、决策树、支持向量机、神经网络、K邻近等方法，并对模型拟合效果进行对比
带我去滑雪·2023-08-29 20:11

Python爬虫武汉市二手房价格数据采集分析：Linear Regression、XGBoost和LightGBM|代码分享...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31958分析师：YanLiu我国有大量的资金都流入了房地产行业，同时与其他行业有着千丝万缕的联系，可以说房地产行业对推动我国深化改革、经济发展、工业化和城市化具有不可磨灭的作用（点击文末“阅读原文”获取爬虫代码）。目前对于二手房交易价格的预测主要考虑的是房屋价格受宏观因素的影响，如国家政策、经济发展水平、人口数量等，并据此推测地区房价及其走势，很
拓端研究室TRL·2023-08-29 10:43

《机器学习深度学习》实战训练营开课了

机器学习深度学习》实战训练营开课了授课内容：机器学习，深度学习，文本分类，计算机视觉，时间序列预测课程目录：回归任务：基于机器学习大气数据的污染物pm2.5预测分类任务：基于机器学习的公司资质预测时间序列天气预测-xgboost
甜辣uu·2023-08-29 07:35

windows下安装xgboost for python 的简单方法

之前按照官方的教程在windows下安装xgboost挺麻烦的还要编译，一看就挺头疼，在网上搜索了各种方法发现了一个可用的简单的方法：1、在这个链接下载适合自己系统与python版本的:numpy-1.12.1
Magicapprentice·2023-08-28 21:34

【 Python 全栈开发 - 人工智能篇 - 45 】集成算法与聚类算法

文章目录一、集成算法1.1概念1.2常用集成算法1.2.1Bagging1.2.2Boosting1.2.2.1AdaBoost1.2.2.2GBDT1.2.2.3XgBoost1.2.3Stacking
书某人.py·2023-08-28 11:03

时序预测 | MATLAB实现SSA-XGBoost(麻雀算法优化极限梯度提升树)时间序列预测

时序预测|MATLAB实现SSA-XGBoost(麻雀算法优化极限梯度提升树)时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现SSA-XGBoost(麻雀算法优化极限梯度提升树)时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2023-08-28 01:30

时序预测 | MATLAB实现基于TSO-XGBoost金枪鱼算法优化XGBoost的时间序列预测(多指标评价)

时序预测|MATLAB实现基于TSO-XGBoost金枪鱼算法优化XGBoost的时间序列预测(多指标评价)目录时序预测|MATLAB实现基于TSO-XGBoost金枪鱼算法优化XGBoost的时间序列预测
机器学习之心·2023-08-28 01:00

gradio使用transformer模块demo介绍3：Tabular Data & Plots

DashboardwithLiveUpdated交互式AirBnB位置地图InteractiveMapofAirBnBLocations疫情预测OutbreakForecast时间序列预测TimeSeriesForecastingXGBoost
Cachel wood·2023-08-25 22:42

毕业设计 医学数据分析 人体肠道细菌数据分析

前言1课题背景2.数据预处理导入工具包预处理缺失值情况3数据可视化4特征工程人工预先筛选最大信息系数MIC距离相关系数dcorr筛选MIC是0.04，dcorr是0.06逻辑关系是且(或也可以尝试)递归xgboostXGBOOST
DanCheng-studio·2023-08-25 18:25

windows下安装xgboost速度太慢

问题：windows环境下安装XGBoost，结果安装了两三个小时，一次次都是10KB/s，很无语image.pngpipinstallxgboost解决：指定下载镜像地址pipinstallxgboost-ihttps
丙吉·2023-08-25 17:09

算法工程师面试

、传统的机器学习算法机器学习模型4、常见机器学习问题过拟合问题、交叉验证问题、模型融合、模型选择问题1)几种模型（SVM，LR，GBDT，EM）的原理以及公式推导；2)RF,GBDT的区别；GBDT,XgBoost
遇见百分百·2023-08-25 11:25

XGBoost算法原理

XGBoost是数据挖掘类竞赛中经常使用的一大利器，它帮助选手在Kaggle、阿里天池大数据比赛等比赛取得了很好的成绩。
婉妃·2023-08-25 00:54

机器学习中XGBoost算法调参技巧

本文将详细解释XGBoost中十个最常用超参数的介绍，功能和值范围，及如何使用Optuna进行超参数调优。
Python数据开发·2023-08-24 13:50

某米面试

职位：信息流推荐算法一面：xgboost调参参数有哪些？
不将就_215a·2023-08-24 12:34

融合遗传算法与XGBoost的玉米百粒重相关基因挖掘

转录组分析是一种快速有效的基因组调查、大规模功能基因和分子标记鉴定的方法[1]。相较于基因芯片等方法，基于转录组测序（RNA-sequencing,RNA-Seq)的方法不依赖基因的先验知识，能够覆盖更大的转录组范围，具有更高的分辨率并且测序成本更低[2]。已有很多学者针对RNA-Seq测序数据进行了研究[3-4]，其中不乏使用机器学习进行研究的方法[5-6]。通过RNA-Seq得到的转录组测序数
罗伯特之技术屋·2023-08-24 09:46

机器学习-使用 XGBoost 时间序列预测能源消耗

简而言之，时间序列预测是根据以前的历史数据预测未来值的过程。目前使用时间序列预测的最热门领域之一是加密货币市场，人们希望预测比特币或以太坊等流行加密货币的价格在未来几天甚至更长时间内将如何波动。另一个现实世界的案例是能源消耗预测。尤其是在能源成为主要讨论焦点之一的当今世界，能够准确预测能源消耗需求对于任何电力公司来说都是至关重要的工具。在本文中，问题我们将重点关注能源消耗问题，给定一个城市中不同家
Omer_·2023-08-24 09:44

利用 XGBoost 进行时间序列预测

推荐：使用NSDT场景编辑器助你快速搭建3D应用场景XGBoost应用程序的常见情况是分类预测（如欺诈检测）或回归预测（如房价预测）。但是，也可以扩展XGBoost算法以预测时间序列数据。
ygtu2018·2023-08-24 05:01

什么是XGBoost

什么是XGBoostXGBoost是GBDT的优秀版本。
Runjavago·2023-08-23 21:23

XGB：展示每个预测结果的各特征概率

问题描述：我正在尝试使用xgboost算法预测解决多类分类，但是我不知道predict_proba是如何工作的.实际上，predict_proba会生成一个概率列表，但我不知道每种概率与哪个类别相关.这是一个简单的例子
Ryan96·2023-08-18 20:44

GBDT和Xgboost

GBDT英文全称：GradientBoostingDecisionTree。一句话解释：以决策树为基模型（basemodel），以损失函数的负梯度为学习目标的boosting集成模型这句话有三个概念：决策树，损失函数的负梯度,boosting对第一个基本概念的解释：决策树主流有三类ID3,C4.5,CRAT树。gbdt的基模型是CART树。id3使用信息增益作为分裂点选择C4.5使用信息增益比作为
fengyuzhou·2023-08-17 18:45

Unknown tree updater grow_gpu_histb报错

报错显示：由于xgboost的问题而报错报错显示：Unknowntreeupdatergrow_gpu_histb原因是XGBoost在尝试使用GPU加速时无法识别指定的树更新器。
Billie使劲学·2023-08-17 17:31

科学计算环境配置教程

AnacondaspyderjupyternotebookSklearnXgBoostLightGBMCatBoostKerasTensorFlow文末有介绍如何在实验室的文件服务器上，下载所需要的安装包
HeoLis·2023-08-16 17:24

【AI 充电】KServe + Fluid 加速大模型推理

它提供高性能、高度抽象的接口，以支持常见的ML框架（如Tensorflow、XGBoost、Scikit-Learn、PyTorch和ONNX）来解决生产模型服务场景。此外，KServe封装了自动缩放
·2023-08-15 19:47

机器学习面试005—决策树

1.请问（决策树、随机森林，Boosting、Adaboot）GBDT和XGBoost的区别是什么？
Silence_Dong·2023-08-14 17:18

【量化课程】08_1.机器学习量化策略基础实战

介绍1.2.2SVC在量化策略中的应用2.机器学习量化策略实现的基本步骤3.策略实现1.常用机器学习模型1.1回归模型线性回归多层感知器回归自适应提升树回归随机森林回归1.2分类模型线性分类支持向量机XGBoost
Taylor_29511·2023-08-14 11:08

机器学习编译系列

他是TVM、MXNET、XGBoost的主要作者。2022年夏天，陈天奇在B站开设了《机器学习编译》的课程。  
学弟·2023-08-14 07:28

刷题错题笔记

刷题错题笔记N-最近邻前序遍历、中序遍历、后序遍历循环队列判断条件STL中的优先队列是采用什么数据结构来实现的降低过拟合的方法降低欠拟合的方法Xgboost对异常值很敏感LIFO指后进先出类域界面方程法中
starvapour·2023-08-13 19:07

[Python与数据分析]-16XGBoost

1Xgboost简介  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。
蒸饺与白茶·2023-08-13 12:04

【xgboost】XGBoost 原生api调参

1.数据2.设置参数&训练3.网格搜索调参3.1外套sklearnapi⭐⭐⭐3.2自定义目标函数3.3设置搜索参数&初次搜索3.4确定部分参数&进一步搜索4.循环、交叉验证调参1.数据fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitdata=load_brea
rejudge·2023-08-12 19:29

xgboost.core.XGBoostError:label must be in [0,1] for logistic regression

错误：xgboost.core.XGBoostError:****regression_obj.cu:102:labelmustbein[0,1]forlogisticregression通过查看目标列
xhaoDream·2023-08-12 12:56

pyspark使用XGboost训练模型实例

0、获取下载对应spark版本XgoobstJar的方法使用xgboost模型有三个依赖需要添加或配置：（1）xgboost4j.jarhttps://mvnrepository.com/artifact
Just Jump·2023-08-11 18:52

Xgboost安装、使用和算法原理理解

一、Xgboost相关重要文档1、官方文档官方文档中可查询到各语言版本的安装方法、官方用例等XGBoostDocumentation—xgboost1.6.0-devdocumentationhttps
Just Jump·2023-08-11 18:21

【2023.8.8 学习日志】XGBoost

参考文献：DataworkshopXGBoost全称extremegradientboostregularizedgradientboost它用于监督学习问题，比如：分类、回归和排序。
萝卜丝皮尔·2023-08-10 02:43

pytorch中用tensorboard可视化events.out.tfevents文件

打开终端，在相应环境中输入tensorboard--logdir=文件路径例如tensorboard--logdir=/home/red/XGraphBoost/gcn_ggnn_xgboost/loss
快乐是信仰·2023-08-08 14:41

Xgboost详细解释以及应用

1.Xgboost原理的详细解释p.s.：讲解中容易混淆的点以用红笔圈出。
Yankee_13·2023-08-08 02:39

编织人工智能：机器学习发展历史与关键技术全解析

.引言1.1机器学习的定义1.2重要性和应用场景重要性应用场景2.机器学习的早期历史2.1初期理论与算法感知机决策树2.2早期突破支持向量机神经网络初探3.21世纪初期的发展3.1集成学习方法随机森林XGBoost3.2
TechLead KrisChang·2023-08-07 11:20

NLP自然语言处理中的阅读理解

NLP中的阅读理解同样是提出文章中的中心句，不过不同的是，这是利用机器自动提取出来，其中涉及到NLP中LR（逻辑回归）分类算法、XGboost模型。
小罐子的唠叨·2023-08-07 11:47

机器学习:lightGBM算法

lightGBM的优缺点主要如下：1.优点  XGBoost也是GBDT框架
Sun_Sherry·2023-08-06 23:00

52ML系列(3)--Xgboost详解

本来觉得xgboost已经弄懂了，但听了AILab陈博士的讲座之后，又有了更深入的认知，本文将详细解释一些细节，帮助大家理解。顺便表示对陈博的膜拜，讲的太清楚了。
beckhz·2023-08-05 22:48

XGBoost_源码初探

１.说明 本篇来读读Xgboost源码。其核心代码基本在src目录下，由C++实现，40几个cc文件，代码11000多行，虽然不算太多，但想把核心代码都读明白，也需要很长时间。
xieyan0811·2023-08-04 13:54

安装xgboost和lightgbm

pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplexgboostpipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
weixin_43581124·2023-08-02 17:31

30 分钟看懂 CatBoost（Python代码）

CatBoost和XGBoost、LightGBM并称为GBDT的三大主流神器，都是在GBDT算法框架下的一种改进实现。正如其名字所说那样，CatBoost主要是在类别特征上的处理上做了很多的改进。
我爱Python数据挖掘·2023-08-02 16:05

LightGBM+Optuna 建模自动调参教程

关于LightGBM不多说了，之前分享过很多文章，它是在XGBoost基础上对效率提升的优化版本，由微
Python数据挖掘·2023-08-02 00:54

XGBoost的基础思想与实现

目录1.XGBoostVS梯度提升树1.1XGBoost实现精确性与复杂度之间的平衡1.2XGBoost极大程度地降低模型复杂度、提升模型运行效率1.3保留了部分与梯度提升树类似的属性2.XGBoost
talle2021·2023-08-01 23:36
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