XGboost 第22页

【XGBoost】第 10 章：XGBoost 模型部署

大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟文章目录

Sonhhxg_柒·2022-11-29 01:38

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

九分三十四·2022-11-29 01:38

机器学习之集成树模型

机器学习之集成树模型一、集成模型之XGBoost1.1XGBoost算法原理1.2XGBoost与GBDT区别1.3XGBoost模型分类实战1.3.1数据读取1.3.2模型构建1.3.3参数调节1.3.3.1

西西先生666·2022-11-29 01:04

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

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

机器学习进阶（8）：XGboost代码案例（DMatrix）和一些数据预处理的技巧

前言讲XGboost的代码案例并结合Kaggle上的Titanic数据总结一点数据预处理的技巧。案例1简单使用xgboost做分类，了解一些特性。

Y_蒋林志·2022-11-28 18:39

2022数学建模E题，关于不会数学公式放牧，只能用代码建模来放牧的痛苦回忆。包含完整代码和记录，此方法肯定有问题，但是我无能为力了，欢迎前来吃瓜。注意，代码偏多。慎入

importnumpyasnpimportpandasaspdimportsklearnimportmatplotlib.pyplotaspltimportosimportxgboostasxgbimportlightgbmaslgbfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.linear_modelimportLogis

林丿子轩·2022-11-28 15:40

ModuleNotFoundError: No module named ‘xgboost‘ windows下初次安装xgboost

在打比赛的时候小伙伴遇到了，Importxgboost出现错误：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'xgboost'的问题。

Foina数据分析狮·2022-11-28 09:35

Anaconda:解决ModuleNotFoundError: No module named ‘xgboost‘问题

https://blog.csdn.net/qq_43503903/article/details/1053261341.首先明确产生*ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘xgboost

奥瑞给给~~·2022-11-28 09:34

记录一次关于 No module named“ xgboost“的排错过程以及另类解决办法

然后今天运行一个预测模型的时候用到了Xgboost这个，就华丽丽地报错“没有Xgboost模块包？于是一查发现，拉取的Datascience-notebook镜像确实没有Xgboost包。。。

小白掌柜·2022-11-28 09:00

在Anaconder中解决ModuleNotFoundError: No module named 'xgboost'的问题

1.首先明确产生*ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘xgboost’*错误的原因：没有安装xgboost2.开始安装xgboost（1）前提条件：windows环境下，

Sebastiana·2022-11-28 08:55

"ModuleNotFoundError: No module named 'xgboost'",windows报错与解决方案

网上查阅博客发现，ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'xgboost',报错一般是python的xgboost没有装好，但是在我的cmd中，是可以importxgboost

sssleverlily·2022-11-28 08:53

有xgboost却报错No module named 'xgboost'/'xgboost.sklearn'

我的电脑已经安装了xgboost却报错Nomodulenamed‘xgboost’或Nomodulenamed’xgboost.sklearn’或cannotimportnameXGBClassifier

qiuzitao·2022-11-28 08:22

关于jupytor notebook下载类似pygam，xgboost安装包显示ModuleNotFoundError: No module named ‘xgboost‘的解决方案

上课时老师用jupytornotebook进行数据处理，讲到generaladdictivemodels的时候需要我们安装pygam的package，当时老师写的安装代码是pipinstallxgboostpipinstall-Upygam

Zhao_Xiaofan1·2022-11-28 08:17

Jupyter上报：ModuleNotFoundError: No module named ‘xgboost‘

我这边记录下自己的解决过程：1.安装xgboost2.添加xgboost的路径1.安装xgboost1.1检查是否安装xgboost打开cmd，输入python后，再输入importxgboost如果出现下面情况

小白鼠零号·2022-11-28 08:43

【ML】机器学习分类算法大总结(最全分类算法从LR、SVM、RF到XGBoost、lightgbm、deepforest等)

目录介绍数据模型代码参考资料介绍今天整理了学术界、工业界常用的分类算法，主要包括，LogisticRegression、SGDClassifier、SVM、KNeighborsClassifier、GaussianNB、DecisionTreeClassifier、BaggingClassifier、RandomForestClassifier、ExtraTreesClassifier、AdaBo

机器不学习我学习·2022-11-27 19:42

麻雀算法SSA优化xgboost做拟合回归预测，多输入单输出模型。SSA-xgboost

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%数据替换%将你的excel数据导入matlab,然后将输入数据换成X变量，输出预测数据换成Y变量。%X为你的输入变量%Y为你的输出预测变量%训练集——190个样本P_train=xlsread('data','trainingset','B2：G191')';T_train=

洋洋43916303·2022-11-27 19:26

SARIMA模型时间序列数据分析（附python代码）

5）选择三个模型（SARIMA、ARIMA、Xgboost）分析误差，预测未来。二、python编程实现1）数据读取与预处理读取原始数据，设置时间为行索引，选

爱雅汇·2022-11-27 16:20

机器学习应用篇（六）——基于天气数据集的XGBoost分类

机器学习应用篇（六）——基于天气数据集的XGBoost分类文章目录机器学习应用篇（六）——基于天气数据集的XGBoost分类一、XGBoost1XGBoost的优点2XGBoost的缺点二、实现过程1数据集

柚子味的羊·2022-11-27 13:48

分类代码选取，Xgboost代码详解与自动调参

importxgboostasxgbfromxgboostimportplot_importancefrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_scoreimportpandasaspdimportnumpyasnp

加林so cool·2022-11-27 11:08

深入理解LightGBM学习笔记

学习笔记学习资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/99069186思考题：LightGBM和XGboost的联系和区别？

GW190·2022-11-27 08:29

xgboost库安装失败的解决方案

直接使用pipinstallxgboost安装，即使加了源也安装失败，当然程序猿跟猿猴一样，上蹿下跳，不解决问题咋能安心。

一苇所如·2022-11-27 04:28

算法选择_大话异常检测之算法选择

在异常检测领域服务中，内嵌Holt-Winters、Exponential-Smoothing、Xgboost、GMM、LS

weixin_39781783·2022-11-27 01:11

时间序列突变点检测

基于时间序列的异常检测算法当前异常检测类型：最重要的异常类型，例如意外的峰值、下降、趋势变化和水平转移我主要研究的是负荷预测的突变点，所以异常针对的是：STL分解:你所能做的就是利用显著性水平来调整你的置信区间分类与回归树:xgboost

特立独行的蜗牛·2022-11-27 01:09

python内核死亡的原因_Python xgboost：内核死亡

首先，我将向您展示我能够成功运行的代码块：importxgboostasxgbxgtrain=xgb.DMatrix(data=X_train_sub.values,label=Y_train.values

weixin_39649405·2022-11-26 20:34

解决加载模型预测数据时报错的问题

fromsklearn.externalsimportjoblibimportxgboostasxgbloaded_model=joblib.load("xgb_best_model_0731_joblib.model

weixin_34122548·2022-11-26 13:16

常见机器学习文章大全 - 2021面试准备

常见机器学习文章大全前言一、线性回归二、逻辑回归三、SVM四、决策树五、随机森林六、提升树七、GBDT八、XGBoost九、KNN十、K-means十一、贝叶斯十二、LDA和PCA十三、其他前言收藏一下各个模型写得比较好的文章

是不是云·2022-11-26 07:36

龙湖科技一面

面试看着很严肃，深度学习所有领域知识点几乎全部问到了（1）自我介绍-项目+实习（2）Lasso回归+正则项作用（3）决策树简单介绍一下（决策树，基尼系数进行层次划分、随机森林、GBDT/XGBoost/

生活明朗，万物可爱，人间值得，未来可期·2022-11-25 22:57

机器学习之树形算法(一)：决策树

目录一、决策树介绍二、决策树特征选择三、决策树的生成四、决策树的剪枝五、CART算法总结参考资料：《统计学习方法》李航一、决策树介绍目前最流行的一类机器学习算法是树形算法（决策树、随机森林、GBDT、XGBoost

大哇唧·2022-11-25 21:08

机器学习——长短期记忆（LSTM）

卷积神经网络（CNN）机器学习——循环神经网络（RNN）机器学习——决策树（decisiontree）机器学习——随机森林（Randomforest）机器学习——梯度提升决策树（GBDT）机器学习——XGboost

白天数糖晚上数羊·2022-11-25 16:54

机器学习模型融合

现代机器学习库（Sklearn，XGBoost）内部已经结合了常见的集成学习方法。集成学习介绍集成学习结合多个不同的模型，然后结合单个模型完成预测。通常情况下，集成学习能比单个模型找到更好性能。

有害诗篇·2022-11-25 11:01

常见特征工程操作

（转换为标准正态分布）；2.归一化（抓换到[0,1]区间）；3.针对幂律分布，转换数据分桶：等频分桶；等距分桶；Best-KS分桶（类似利用基尼指数进行二分类）；卡方分桶；缺失值处理：不处理（针对类似XGBoost

有害诗篇·2022-11-25 11:01

十大常用机器学习算法总结（持续完善）

目录前言一、线性回归二、K近邻算法（KNN）三、朴素贝叶斯（NB）四、逻辑回归（LR）五、支持向量机（SVM）六、决策树（DT）七、随机森林（RF）八、GBDT九、XGBoost十、K-Means一、线性回归思路

二哥不像程序员·2022-11-25 09:59

笔记 |Macos安装pycaret

它本质上就是组装了多个机器学习库和框架，例如scikit-learn，XGBoost，MicrosoftLightGBM，spaCy等。

懒麻蛇·2022-11-25 06:18

Python +Anaconda 相关库的安装

一、XGBoostAnacondaPrompt输入：$pipinstallxgboost-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

GaryinDeep·2022-11-25 03:47

关于 MacBook Pro 运行 XGBoost 遇到的各类问题

机器学习第一期：在MacBookPro运行XGBoost遇到的各类问题前言开始运行运行环境安装XGBoost其他安装方式遇到的问题测试你的xgboost吧总结前言因为工作原因，需要平凡接触XGBoost

pi-pickles·2022-11-25 00:12

Python安装Xgboost模块的方法

WISDOM.x·2022-11-25 00:12

Python库的安装与卸载（含statsmodels和xgboost）

（作者：陈玓玏）Python库的安装window下python2、python3安装包的方法在线安装安装好python、设置好环境变量后，在python安装目录下Script文件夹内会存在pip.exe和easy_install.exe两种在线安装工具。只需要在cmd输入pip，可以查看pip是否可用没有报错表示可用，在cmd中输入pipinstallxxx就可以在线安装包了，xxx为你要安装的包

小白白白又白cdllp·2022-11-25 00:42

xgboost安装指南

(1)下载xgboost源码(这里直接用官方最新的源码，这里我们不需要用gitclone--recursive,因为用的是编译好的dll，因此不需要下载那么完整，只需要python-package完整即可

weixin_33863087·2022-11-25 00:41

python安装xgboost的方法

黑糖珍珠好好吃·2022-11-25 00:11

Mac系统安装python版Xgboost

Mac系统安装python版Xgboost1.安装Homebrewhttps://brew.sh/Homebrew是Mac系统下非常优秀的包管理工具，相当于Ubuntu的apt-get，安装命令：/usr

easonlv·2022-11-25 00:11

python环境下xgboost的安装与使用

XGboost(eXtremeGradientBoosting)属于有监督学习，是GradientBoosting模型的一种改进版，在国外的Kaggle，国内的Kesci、天池、DataCastle等平台上的数据比赛中应用十分广泛

极客范儿·2022-11-25 00:11

安装python用xgboost

安装方法（清华源）：在cmd输入pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplexgboost卸载方法：在cmd输入pipuninstallxgboost

weixin_52033701·2022-11-25 00:41

Python上安装xgboost

用anaconda的亲测有效：打开anaconda自带的Prompt，输入anacondasearch-tcondaxgboost在里面找到可以在win64上安装的包的名字，应该是“anacondapy-xgboost

qq_27866857·2022-11-25 00:41

【机器学习算法总结】XGBoost

目录1.XGBoost2.CART树2.1优缺点2.2分裂依据2.2.1分类2.2.2回归2.3总结2.4参考3.算法原理3.1定义树的复杂度3.2打分函数计算示例3.3分裂结点3.3.1贪心法3.3.2

y430·2022-11-24 19:49

【机器学习】9种回归算法及实例总结，建议学习收藏

在本文中，我们将通过使用Scikit-learn和XGBoost的动手实践来学习9种流行的回

Love Python数据挖掘·2022-11-24 19:35

wandb训练模型报API错误

wandb强大的兼容性，它能够和Jupyter、TensorFlow、Pytorch、Keras、Scikit、fast.ai、LightGBM、XGBoost一起结合使用。

Yue_TongXue·2022-11-24 14:14

GBDT算法原理讲解以及常用的训练框架汇总：XGBoost LightGBM CatBoost NGBoost

1.1EnsembleLearning1.2BaggingandBoosting1.3AdaptiveBoosting1.3GradientBoosting2GBDT算法2.1原理2.2训练2.3预测3训练框架3.1XGBoost3.2LightGBM3.3CatBoost3.4NGBoost4

BGoodHabit·2022-11-24 07:08

《机器学习算法竞赛实战》整理 | 五、模型训练

目录5.1线性模型5.1.1Lasso回归5.1.2Ridge回归5.2树模型5.2.1随机森林随机森林的优缺点5.2.2梯度提升树5.2.3XGBoost5.2.4LightGBM5.2.5CatBoost5.2.6

飞行模式yu·2022-11-23 12:02

决策树、随机森林、GBDT、LightGBM和XGBoost的重要参数以及调整策略

微信公众号：数学建模与人工智能https://github.com/QInzhengk/Math-Model-and-Machine-Learning1、决策树分类决策树模型DecisionTreeClassifier()模型常用的一些超参数及它们的解释criterion：特征选择标准，取值为"entropy"信息熵和"gini"基尼系数，默认选择"gini"。splitter：取值为"best"

qq742234984·2022-11-23 12:02

机器学习——LightGBM

基础概念LigthGBM是boosting集合模型中的新进成员，它和xgboost一样是对GBDT的高效实现，很多方面会比xgboost表现的更为优秀。

weixin_33762321·2022-11-23 12:02

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