XGboost 第5页

2022-04-12

####Section4:democodeforxgboost(ExtremeGB)#####------------------------------------------------------

TXJY·2023-10-20 13:28

【特征重要性揭秘：为什么同一个数据集会有不同结果】

文章目录特征重要性概要为什么特征重要性分析很重要特征重要性分析方法内置特征重要性(coef_或feature_importances_)Leave-one-out相关性分析递归特征消除RecursiveFeatureEliminationXGBoost

落叶霜霜·2023-10-20 05:08

shap-Basic SHAP Interaction Value Example in XGBoost

BasicSHAPInteractionValueExampleinXGBoostXGBoost中的基本SHAP交互值示例解释没有交互的线性函数SHAP交互值用一次交互解释线性模型SHAP交互值用到的环境是

蓝净云·2023-10-19 03:36

转《kaggle编码categorical feature总结》

这篇文章讲讲kaggle竞赛里categoricalfeature的常用处理套路，主要基于树模型（lightgbm，xgboost,etc.）。

井底蛙蛙呱呱呱·2023-10-19 02:49

pyspark 对xgboost操作记录（待续）

1、连接pyspark，配置xgboostpyspark版的xgboost下载链接链接:https://pan.baidu.com/s/15_4Fr6lZCVzxqp9eZ239LA提取码:9gs8里面的三个文件都放在此脚本的同级目录下

平原2018·2023-10-19 00:33

xgboost配置GPU

说明：博主的显卡为3090，驱动为470.94，CUDA版本为11.4，cmake3.3.2，gcc7.3.1以上版本配置xgboost（2.0.0）GPU可以直接调用直接安装即可pipinstallxgboost

平原2018·2023-10-19 00:28

绝境逆生

1.过拟合的解决办法2.L1/L2正则化3.特征如何降维（pcalda）4.pca和lda的区别5.GBDT，XGBOOST，RF，对XGB参数的理解（LR,SVM,XGBOOST,这三个模型中哪个处理数据不平衡的

涛来涛去·2023-10-18 21:32

Spark集群运行xgboost4j-spark总结

最近搞了2个周的xgboost4j-spark，整个人都不好了！太难了！下面说说自己遇到的主要问题吧，希望对刚开始使用xgboost4j-spark的朋友有一定的帮助。

泉水豆花儿·2023-10-18 16:16

[Python中常用的回归模型算法大全2：从线性回归到XGBoost]

文章目录概要多输出K近邻回归集成算法回归梯度提升决策树回归随机森林回归概要回归分析在数据科学领域扮演着关键角色，用于预测数值型目标变量。本文深入探讨了几种常用的回归模型，包括多输出K近邻回归，决策树回归，集成算法回归，梯度提升决策树回归，随机森林回归，多输出随机森林回归，人工神经网络。多输出K近邻回归多输出K近邻回归：多输出K近邻回归不需要使用MultiOutputRegressor作为外包装器，

落叶霜霜·2023-10-18 10:13

[Python中常用的回归模型算法大全：从线性回归到XGBoost]

文章目录概要保序回归：理论与实践多项式回归：探索数据曲线关系多输出回归的示例概要在数据科学和机器学习领域，回归分析是一项关键任务，用于预测连续型变量的数值。除了传统的线性回归模型外，Python提供了丰富多样的回归模型算法，适用于各种复杂的数据关系。本文将深入探讨这些回归模型，并介绍一系列常用的非线性回归方法。我们将涵盖多种模型，包括保序回归、多项式回归、多输出回归、多输出K近邻回归、决策树回归、

落叶霜霜·2023-10-18 10:33

这应该是关于回归模型最全的总结了（附原理+代码）

保序回归、多项式回归、多输出回归、多输出K近邻回归、决策树回归、多输出决策树回归、AdaBoost回归、梯度提升决策树回归、人工神经网络、随机森林回归、多输出随机森林回归、XGBoost回归。

Python数据开发·2023-10-18 00:29

新闻推荐比赛-—学习任务05—排序模型和模型融合

晃晃我的半瓶水·2023-10-17 20:38

大数据分析案例-基于XGBoost算法构建居民收入分类预测模型

‍♂️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

艾派森·2023-10-17 03:42

机器学习 | Python实现GA-XGBoost遗传算法优化极限梯度提升树特征分类模型调参

机器学习|Python实现GA-XGBoost遗传算法优化极限梯度提升树特征分类目录机器学习|Python实现GA-XGBoost遗传算法优化极限梯度提升树特征分类基本介绍模型描述程序设计参考资料基本介绍

机器学习之心·2023-10-17 01:21

机器学习——学习路线

监督学习线性回归均方差损失推导梯度下降法归一化正则化Lasso回归&岭回归多项式回归线性分类逻辑回归多标签分类交叉熵损失Softmax回归SVM支持向量机决策树剪枝与后剪枝随机森林AdaboostGBDTXGBoost2

Visual code AlCv·2023-10-15 12:08

决策树中的类别特征问题（关于label encode还是one-hot的讨论）

，但是如果是highcardinality，那么理论上最优的split要遍历所有二分组合，是指数级的复杂度，Python的implementation只解决数值型feature，把这个难题丢给用户了，xgboost

a flying bird·2023-10-15 02:27

sklearn处理离散变量的问题——以决策树为例

catboost是可以直接指定categorical_columns的【直接进行orderedTS编码】，但是XGboost和随机森林甚至决策树都没有这个接口。

琦子k·2023-10-15 02:24

《天池龙珠 - 机器学习训练营》02.机器学习算法: 基于XGBoost的分类预测学习笔记

学习思考与总结本学习笔记为阿里云天池龙珠计划Docker训练营的学习内容，学习链接为：https://tianchi.aliyun.com/specials/promotion/aicampml一、学习知识点概要简单介绍一下XGBoost

囧囧JOJO·2023-10-14 22:39

XGBoost+LR融合

1、背景简介xgboost+lr模型融合方法用于分类或者回归的思想最早由facebook在广告ctr预测中提出，其论文PracticalLessonsfromPredictingClicksonAdsatFacebook

AI算法攻城狮·2023-10-14 16:08

时间序列预测包含深度学习机器学习

目录介绍时间序列分析基本概念核心概念时间序列预处理特征工程在时间序列预测中的应用常见的时间序列预测方法预测方法的分类概念单变量预测移动平均模型指数平滑简单指数平滑二指数平滑三指数平滑Xgboost模型ARIMA

Snu77·2023-10-14 02:47

时间序列预测模型实战案例(四)(Xgboost)(Python)(机器学习)图解机制原理实现时间序列预测和分类(附一键运行代码资源下载和代码讲解)

目录图解机制原理简介Xgboost预测精度实验一(回归)实验二(分类)Xgboost的数学机制原理图解Xgboost运行机制原理决策树决策树结构图XgboostXgboost的机制原理贪心算法Xgboost

Snu77·2023-10-14 02:17

xgboost简单安装教程(Windows10)

1.查找已安装python的版本CTRL+R在cmd命令中查看已安装python的版本:2.下载window匹配的xgboost程序https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs

M_3ece·2023-10-13 03:14

xgboost代价函数里加入正则项，是否优于cart的剪枝

xgboost深入浅出xgboost代价函数里加入正则项，是否优于cart的剪枝”。其实陈天奇大神的slides里面也是有提到的，我当一下搬运工。

安于此生__·2023-10-12 22:11

多元线性回归，BP神经网络，支持向量机，决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM，遗传算法，变量降维与特征选择算法，卷积神经网络，迁移学习，自编码器等在近红外光谱应用

Python进阶与提高第三章多元线性回归及其在近红外光谱分析中的应用第四章BP神经网络及其在近红外光谱分析中的应用第五章支持向量机（SVM）及其在近红外光谱分析中的应用第六章决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost

WangYan2022·2023-10-12 06:12

基于NASA C-MAPSS数据的剩余机械寿命RUL预测，Python代码（添加了非常详细中文注释），线性回归LR、支持向量回归SVR、随机森林回归RF、xgboost模型

1.运行效果：基于NASAC-MAPSS数据的剩余机械寿命RUL预测，Python代码（添加了非常详细中文注释），线性回归LR、支持向量回归SVR、随机森林回归RF、xgb_哔哩哔哩_bilibili2.环境库如果库版本不一样，一般也可以运行，这里展示我运行时候的库版本，是为了防止你万一在你的电脑上面运行不了，可以按照我的库版本进行安装并运行2.1项目文件夹CMaps是数据集code.py是四个程

深度学习的奋斗者·2023-10-10 20:51

光伏发电预测（LSTM、CNN_LSTM和XGBoost回归模型，Python代码）

运行效果：光伏发电预测（LSTM、CNN_LSTM和XGBoost回归模型，Python代码）_哔哩哔哩_bilibili运行环境库的版本光伏太阳能电池通过互连形成光伏模块，以捕捉太阳光并将太阳能转化为电能

深度学习的奋斗者·2023-10-10 20:21

使用spark 训练机器学习大数据量情况下模型-native bayes

引言机器学习模型，如nb,svm,xgboost,gdbt,crf等，是进行分类，排序，回归的常用工具。

小小兰哈哈·2023-10-09 23:27

全网最浅显易懂的GBDT(xgboost)算法原理深入剖析

梯度提升（Gradientboosting）是一种用于回归、分类和排序任务的技术，属于Boosting算法族的一部分。Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法，属于集成学习（ensemblelearning）的范畴。Boosting方法基于这样一种思想：对于一个复杂任务来说，将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断，要比其中任何一个专家单独的判断要好。通俗地说，就是“三个臭皮匠顶个

ShallowLearner·2023-10-09 18:07

集成学习-xgboost原理

文章目录目标函数构造目标函数目标函数优化问题基于决策树的目标函数选择分裂节点策略1、贪心算法2、近似算法3、加权分位数稀疏感知算法目标函数xgboost是由k个基模型组成的一个加法运算式。

nolabel·2023-10-09 12:34

第84步时间序列建模实战：Xgboost回归建模

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面这一期，我们介绍老朋友Xgboost回归。

Jet4505·2023-10-08 05:07

3.2.3XGBoost

但是XGBoost工具更好地解决这个问题。对比随机决策森林以及XGBoost模型对泰坦尼

idatadesign·2023-10-08 04:52

XGBoost

1.XGBoost算法原理XGBoost是GDBT算法的应用，GDBT是根据损失函数负梯度来进行拟合每一个弱学习器，然后运用加法模型，将每个弱学习器的结果以加权累加的形式输入到现有的模型中。

Diamond1995·2023-10-06 16:49

xgboost学习-XGBoost的智慧

XGB的目标函数：重要参数objective三、求解XGB的目标函数四、参数化决策树alpha，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

育林·2023-10-06 15:04

anaconda中安装xgboost_ML学习笔记之Anaconda中命令形式安装XGBoost(pip install)

0x00概述在没有安装XGBoost之前，importxgboot会出错，如下：#ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘xgboost’0x01安装xgboost前提条件：

weixin_39966465·2023-10-06 07:24

2021-04-19

了解常用的机器学习模型，并掌握机器学习模型的建模与调参流程完成相应学习打卡任务相关原理介绍与推荐线性回归模型决策树模型GBDT模型XGBoost模型LightGBM模型推荐教材代码示例读取数据线性回归&

4d2551dd443a·2023-10-05 17:13

关于lightgbm处理category特征的理解

之前一直使用的集成回归树模型都是RF，Xgboost，GBDT这三个，其中RF是bagging思想，Xgboost和GBDT是boosting思想。

_从前从前_·2023-09-30 07:20

win环境下如何用anaconda安装xgboost

之前直接用condainstallxgboost，无法安装。在网上这个很简单的方法。1.下载对应的xgboost安装包。

卡拉肖克璠·2023-09-29 08:42

【机器学习】随机森林（Random Forest）、GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）、XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）

随机森林步骤bootstrappeddataset:创建一个引导数据集根据引导数据集创建决策树，每一步用变量的一个随机子集（列的随机子集）创建不断重复上述两个过程bagging：bootstrapping+aggregateGBDT好处：决策树算法相比于其他的算法需要更少的特征工程，比如可以不用做特征标准化，可以很好的处理字段缺失的数据，也可以不用关心特征间是否相互依赖等。决策树能够自动组合多个特

小丫么小阿豪·2023-09-27 21:47

Adaboost,GBDT,Xgboost

集成学习就是构建多个弱分类器对数据集进行预测，然后利用某种策略将多个分类器的结果集成起来，作为最终的预测结果。集成学习根据各个弱分类器之间有无依赖关系又分为bagging和boosting两大流派，如果各个弱分类器之间没有依赖关系，可以各自并行，就属于Bagging流派，典型代表为随机深林；如果各个分类器之间有依赖关系，而且必须串行，就属于Boosting流派，典型代表为Adaboost,GBDT

writ·2023-09-27 20:24

xgboost

树模型https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9324684.html残差模型，贪心算法，树的分裂类似决策树（信息增益，熵）缺点：树表达的是离散的，比较难表达连续型的lr，xgboost

泓礼·2023-09-27 11:43

CDH-pyspark-xgboost TypeError: ‘JavaPackage‘ object is not callable

使用CDH版本的pyspark进行xgboost训练时，一直报一个错误“TypeError:‘JavaPackage’objectisnotcallable”。

一个魁梧的中年男人·2023-09-27 09:47

XGBoost: A Scalable Tree Boosting System 阅读笔记

摘要提升树广泛应用于机器学习的各个领域，在这篇论文中，提出了一个新的提升树方式。1.介绍论文的创新点共一下四点：Wedesignandbuildahighlyscalableend-to-endtreeboostingsystem.Weproposeatheoreticallyjustiedweightedquantilesketchforefficientproposalcalculation.

Pluto_wl·2023-09-26 18:27

回归预测 | MATLAB实现RUN-XGBoost龙格库塔优化极限梯度提升树多输入回归预测

回归预测|MATLAB实现RUN-XGBoost多输入回归预测目录回归预测|MATLAB实现RUN-XGBoost多输入回归预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍MATLAB实现RUN-XGBoost

机器学习之心·2023-09-26 11:40

短期光伏发电量短期预测（Python代码，先对异常值处理，再基于XGBoost模型预测）

一.代码流程（运行效果：短期光伏发电量短期预测（Python代码，先对异常值处理，再基于XGBoost模型预测）_哔哩哔哩_bilibili模型流程：导入所需的库，包括NumPy、Pandas、Matplotlib

深度学习的奋斗者·2023-09-26 04:17

XGBoost和GBDT的区别

前辈的总结如下：1.传统GBDT以CART作为基分类器，XGBoost还支持线性分类器，这个时候XGBoost相当于带L1和L2正则化项的Logistic回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。

Rover Ramble·2023-09-25 22:55

在Anaconda中安装xgboost（简单高效）

文章目录一、检查二、打开AnacondaPrompt三、安装四、验证一、检查前提条件：windows环境下，anaconda（这里指的是Anaconda3）已安装，相应的numpy和sicpy也已安装。如果未安装需要先安装这两个库。二、打开AnacondaPrompt 在菜单栏中找到并打开三、安装 1.先进入自己在Anaconda中的虚拟环境，我这里的虚拟环境名叫torch。condaactiv

冒冒菜菜·2023-09-25 15:35

机器学习（19）---XGBoost入门

XGBoost一、概述1.1使用XGBoost库1.2XGBoost的三大板块二、集成算法及重要参数2.1概述2.2XGBoost的简单建模2.3n_estimators学习曲线2.4方差与泛化误差2.5