XGboost

【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

常用命令行及代码

pip临时使用清华源（以xgboost为例）pipinstallxgboost-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip--trusted-hostpypi.tuna.tsi
仿生程序员会梦见电子羊吗·2023-04-18 07:06

论文笔记 | KDD2016 | XGBoost: A Scalable Tree Boosting System

xgb-title.jpg论文地址：https://arxiv.org/abs/1603.02754官方代码：https://github.com/dmlc/xgboost一为什么读这篇虽然几年前xgb
ktulu7·2023-04-17 12:14

Use pandas_profiling & autoviz for data analytics

importpandas_profilingpandas_profiling.ProfileReport(train)autoviz$brewinstalllibomp&&\pipinstallautoviz&&\pipinstallxgboost
凸大愚若智凸·2023-04-17 08:17

xgboost导读及论文理解

整篇论文技术实现分两个部分核心点1.算法推导(paper篇幅30%)判别式：判别公式:boosterForest:森林中树的数量，受到max_estimator的约束:森林中的每颗树显而易见，xgboost
璆_ca09·2023-04-16 16:36

理解 AR 和 MA 模型

我挑了不少方法，最终决定用XGBoost，因为要考虑刮风下雨，还有大宋国假期这些因素
灯下鼠·2023-04-16 15:44

【工程实践】解决Xgboost做多分类任务出现Check failed: preds.Size() == info.labels.Size()错误

1.问题描述在使用Xgboost做多分类任务时，出现Checkfailed:preds.Size()==info.labels.Size()的错误。
DonngZH·2023-04-16 06:39

分享三种时间序列多步预测的方法

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·2023-04-15 13:18

Boosting算法预测银行客户流失率

2、使用AdaBoost、梯度提升算法、XGBoost算法创建模型，并且训练评估模型性能。源码下载环境
九灵猴君·2023-04-15 10:01

xgboost学习-原理

文章目录一、xgboost库与XGB的sklearnAPIXGBoost的三大板块二、梯度提升树提升集成算法：重要参数n_estimators三、有放回随机抽样：重要参数subsample四、迭代决策树
育林·2023-04-15 04:35

算法岗面试问题总结（一）

3.说一说Xgboost和lightGBM的区别是什么？
小栈闲客·2023-04-15 02:35

python xgboost_Python机器学习——使用XGBoost检测帕金森氏病

什么是XGBoost？XGBoost是一种新的机器学习算法，设计时考虑了速度和性能。XGBoost代表eXtremeGradientBoosting，它
weixin_39994296·2023-04-14 06:44

自动部署PMML模型生成REST API

服务部署离线批量预测任务服务部署模型评估任务服务总结参考DaaS介绍DaaS（Deployment-as-a-Service）是AutoDeployAI公司推出的AI模型自动部署系统，支持PMML，Scikit-learn，XGBoost
aipredict·2023-04-14 03:12

利用python机器学习受试者声音数据早期发现帕金森病（全代码）

我们将在这里使用XGBoost、KNN算法、支持向量机(SVM)、随机森林算法，并利用著名的帕金森声音资料数据集进行全代码演示，数据集下载链接在代码开始之初给大家粘贴过去。
飞时过·2023-04-14 03:15

有哪些AI的事实，没有一定AI基础的人不会相信？[知乎小组第一期]

0现阶段还处于人工智障阶段现阶段人工智能，或者叫弱人工智能其实非常容易上手，只要你把数据倒入keras、tensorflow、sklearn、xgboost等几百个炼丹炉（神经网络），然后搅拌一下，然后输出端等待答案就可以了
小小尧·2023-04-13 21:17

Python3机器学习实践：集成学习之LightGBM

1、速度、内存方面的优化许多提升工具使用基于预排序的算法(近似直方图算法)（例如XGBoost中的默认算法）来进行决策树学习。这是一个比较简单的解决方案，但
AiFany·2023-04-13 10:28

python机器学习案例系列教程——LightGBM算法

https://github.com/Microsoft/LightGBM中文教程http://lightgbm.apachecn.org/cn/latest/index.htmllightGBM简介xgboost
零九十九·2023-04-13 08:56

机器学习Sklearn实战——回归算法应用、xgboost、lightingGBM

回归算法补全人脸importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#构建方程fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression,Ridge,Lasso#构建方程？？？fromsklearn.neighborsimportKNeighborsRegressorfromsklearn.treeimportDecisionTr
Grateful_Dead424·2023-04-13 08:52

LightGBM——提升机器算法详细介绍（附代码）

在竞赛题中，我们知道XGBoost算法非常热门，它是一种优秀的拉动框架，但是在使用过程中，其训练耗时很长，内存占用比较大。
M_Q_T·2023-04-13 08:50

spark scala 训练xgboost模型，输出测试集AUC、precison、recall、f1-score

sparkscala训练xgboost模型，输出测试集AUC、precison、recall、f1-score使用的数据集链接：训练集https://alink-release.oss-cn-beijing.aliyuncs.com
Hanlos·2023-04-12 20:16

XGBoost简单介绍

1.概述XGBoost本身的核心是基于梯度提升树实现的集成算法，整体来说可以有三个核心部分：集成算法本身，用于集成的弱评估器，以及应用中的其他过程。
要努力啊啊啊·2023-04-12 09:23

2021-02-10 Xgboost超参调整

在决策树的升级版本Xgboost，在Kaggle比赛中曾经屡战奇功的模型工具提上议程。Xgboost是以树的形式进行计算，比较容易过拟合，而且除了像线性模型一些比较好用的参数可以调整之外，树
春生阁·2023-04-12 02:37

LightGBM 的优点（相较于XGBoost） + 细节操作 讲解 （二）单边梯度采样 和 互斥特征捆绑

第一篇链接：主要讲解LightGBM优势+Leaf-Level叶子生成策略+直方图算法LightGBM的优点（相较于XGBoost）+细节操作讲解（一
云从天上来·2023-04-11 23:03

集成算法终极模型之《神器LightGBM》—最后的高山

ok，直接开始LightGBM算法LightGBM是对XgBoost算法的强化，并且对Xg
小一的学习笔记·2023-04-11 20:21

机器学习之RandomForest、GBDT、XGBoost、lightGBM 原理与区别

目录随机森林--RandomForestGBDT(GradientBoostingDecisionTree)XGBoostlightGBMRF,GBDT,XGBoost,lightGBM都属于集成学习（
文子轩·2023-04-11 18:26

XGB

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromxgboost.sklearnimpor
sonia_xy·2023-04-11 13:20

怎么使用现有的xgboost模型继续训练

要点：继续训练1加载现有模型使用XGBoost库中的Booster类加载现有模型。Booster类是XGBoost库中的一个重要类，用于存储和操作XGBoost模型的各项参数和状态信息。
处女座_三月·2023-04-11 00:22

XGBoost文本分类实战

本文首发在微信公众号‘java学习每天一个知识点’，更多资源请关注公众号获取。一、将收集到的语料进行文本预处理1）train.txt预处理为train.csv，格式为id，内容，标签使用excel打开train.txt然后选择分隔符为英文逗号，这样内容在一列，然后再为他们添加id，从1-900，接着添加标签，0，1，2分别表示财经，体育，军事。最后另存为csv文件。2）对内容进行分词和停用词过滤，
hbpartty·2023-04-10 21:37

flask+Python+Vue实现前后端分离的web项目并部署至云服务器

项目并部署至云服务器1后台+算法模型1.1训练机器学习模型1.2基于Flask框架搭建后台接口2前端搭建3云服务器部署1后台+算法模型1.1训练机器学习模型准备数据，选择合适的机器学习模型，本文以一个基于XGBoost
chong墩儿·2023-04-10 17:23

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

Python实现GWO智能灰狼优化算法优化XGBoost分类模型(XGBClassifier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 14:18

六、集成学习五、集成学习（Boosting、三)

四、LightGBMLightGBM也是常用的GBDT工具包，速度快于XGBoost，精度也还可以，其设计理念为：-单个机器在不牺牲速度的情况下，尽可能使用上更多的数据-多机并行时，通信的代价尽可能的低
万物皆可代码·2023-04-10 02:38

掌握机器学习中的“瑞士军刀”XGBoost，从入门到实战

文章目录1XGBoost简介2XGBoost的算法优势3安装XGBoost库4回归模型5分类模型6XGBoost调参作为机器学习领域中的“瑞士军刀”，XGBoost在各大数据科学竞赛中屡获佳绩。
专注算法的马里奥学长·2023-04-09 19:54

XGBoost（三）：Python语言实现

原文链接：XGBoost（三）：Python语言实现微信公众号：机器学习养成记上篇文章介绍了XGBoost在R语言中的实现方法（XGBoost（二）：R语言实现），本篇文章接着来介绍XGBoost在Python
三猫后端·2023-04-09 13:42

金融风控之贷款违约预测挑战赛 Task4

；难处理多重共线性数据，难处理数据不均衡；准确率不高决策树模型简单直观、可解释性强、数据预处理简单容易过拟合，泛化能力弱；采用贪心算法，容易得到局部最优解基于Boosting思想的算法：GBDT模型、XGBoost
怕热的波波·2023-04-09 09:18

A.机器学习入门算法（六）基于天气数据集的XGBoost分类预测

相关文章：机器学习算法入门教程（一）:基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法（二）:基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法（三）：基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN近邻(k-nearestneighbors)分类预测机器学习入门算法（四）:基于支持向量机的分类预测机器学习入门算法（五）：基于企鹅数据集的决策树分类预测机器学习入门算法（六）基于天气数据集的XG
汀、人工智能·2023-04-09 04:09

大数据分析案例-基于XGBoost算法构建二手车价格评估模型

‍♂️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RFM模型对客户价值分析(聚类)大数据分析案例-对电信客户流失
艾派森·2023-04-08 11:07

XGboost：公共自行车使用量预测

image.png一、我们为什么要使用XGboost？一、1、XGBoost的优势XGBoost算法可以给预测模型带来能力的提升。
Chasing_8513·2023-04-08 00:24

XGBoost和LightGBM对GBDT的改进

  首先需要了解什么是GBDT。简单来讲，GBDT就是将多个相关性很高的基分类器结合起来的模型。模型中每次新增的基分类器都要尽可能的拟合之前所有基分类器没能拟合的残差信息，也就是求解下面这个公式：通过求解这个式子得到，也即是新添加进来的基分类器的参数。是样本的label，是前m个基分类器的预测结果，是当前基分类器的预测结果，要尽可能地弥补与之间的差距。一般而言，GBDT的基分类器是CART，CAR
妖皇裂天·2023-04-07 18:13

一文速学-XGBoost模型算法原理以及实现+Python项目实战

目录前言一、XGBoost模型概述1.发展历史2.算法改进之处1.损失函数2.分裂点选择
fanstuck·2023-04-07 10:29

xgboost 原理总结

参考陈天奇的这篇文章introductiontoxgboostclassificationandregressiontrees(CART)里边包含的回归和分类，在这里边不再仅仅是一个简单的分类，还有根据叶子的位置赋值
cggl·2023-04-07 08:20

【机器学习算法实践】xgboost，一种boosting工程思想，泰勒的二阶展开近似拟合数据分布，建议细看原论文

XGBoost（eXtremeGradientBoosting）极致梯度提升，是一种基于GBDT【机器学习算法实践】GBDT提升树，集成学习boosting方法，可分类课可回归，CART树是基础，调参是重点
羞儿·2023-04-06 17:33

【数据分析实战】利用python数据清洗后基于机器学习(GBDT和Xgboost算法)对房价预测

利用python数据清洗后基于机器学习GBDT和Xgboost算法对房价预测导入需要的类库导入数据简单查看数据结构数据清洗查看数据缺失情况删除缺失数量大于15%的特征维度类别型数据处理情况1用众数填充情况
总是重复名字我很烦啊·2023-04-06 08:47

Python集成学习算法

Python集成学习算法---XgBoost转载原文在讲XGBoost之前，先讲一下GBDT，以及与Adaboost的区别所谓集成学习，是指构建多个分类器（弱分类器）对数据集进行预测，然后用某种策略将多个分类器预测的结果集成起来
彩虹直至黑白_Joon·2023-04-05 22:21

蚂蚁金服风控部怎么样_蚂蚁金服面试——风控策略

是否了解LR,RandomForest，GBDT，XGBoost。说一下区别
嗨陀螺·2023-04-05 14:34

探索五大机器学习技术及其应用

这将包括对线性回归、逻辑回归、随机森林、XGBoost和K-mean
川川菜鸟·2023-04-02 15:15

NLP知识点之bagging、gbdt、xgboost和lightGBM

偏差和方差：偏差.预测值与真实值之间的误差。方差：模型的拟合程度。bagging：Bagging的思路是所有基础模型都一致对待，每个基础模型手里都只有一票。然后使用民主投票的方式得到最终的结果。大部分情况下，经过bagging得到的结果方差（variance）更小。Boosting：Boosting和bagging最本质的差别在于他对基础模型不是一致对待的，而是经过不停的考验和筛选来挑选出「精英」
期待脱离苦海的小叮当·2023-04-02 14:53

决策树 连续变量_决策树知道吗，就是XGBoost，LightGBM中用的那种啊？快来看

作者：AnnalynNg编译：ronghuaiyang导读随机森林，梯度提升都是基于决策树的算法，那决策树到底又是什么东西呢？今天给大家先简单的介绍一下，完全是概念上的介绍，没有数学，没有公式，大家先有一个直观上的了解再说吧。你会在灾难中幸存吗？特定的人群，比如妇女和儿童，会首先受到救助，她们会有比较大的机会活下来。知道你是不是属于这样的特权人群，可以帮助你预测你是否能幸存。我们可以使用决策树，来
weixin_39837207·2023-04-02 14:23

（转）RF、GBDT、XGBoost、lightGBM原理与区别

RF、GBDT和XGBoost都属于集成学习（EnsembleLearning），集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁棒性。
花花花哇_·2023-04-02 13:13
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