XgBoost

在anaconda中安装xgboost时，出现anaconda prompt 切换不了的情况

anaconda安装xgboost出现的问题1，什么是anaconda?出门找度娘2，什么是xgboost？出门找度娘3，如何在anaconda中安装xgboost?
祸国·2023-03-19 09:37

贪心机器学习高阶训练营分享

章:Review两节第6章:简单机器学习算法与正则第7章:Review两节第8章:Review两节第9章:Paper第10章:LDA.EnsembleMethod第11章:集成模型第12章:paperXGBoost
ska2620·2023-03-19 01:43

【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法25：CatBoost

CatBoost与XGBoost、LightGBM并称为GBDT框架下三大主流模型。
风度78·2023-03-18 21:08

2018-09-18 招银网络面试

4.xgboost和randomforest的区别5.xgboost中使用二阶泰勒展开的作用是什么？6.一根绳子分三段，能够成一个三角形的概率是多少？
Jeo_zhao·2023-03-18 17:41

xgb lgb 调参

一、XGBoost参数解释XGBoost的参数一共分为三类：通用参数：宏观函数控制。Booster参数：控制每一步的booster(tree/regression)。
weixin_30323631·2023-03-18 07:08

AutoML之flaml：基于flaml框架对比lightgbm和xgboost模型进行自动化参数调优实现体内脂肪含量值回归预测案例之详细攻略

AutoML之flaml：基于flaml框架对比lightgbm和xgboost模型进行自动化参数调优实现体内脂肪含量值回归预测案例之详细攻略目录基于flaml框架对比lightgbm和xgboost模型进行自动化参数调优实现体内脂肪含量值回归预测案例
一个处女座的程序猿·2023-03-18 07:28

基于树模型的集成算法 ---XGBoost

一、模型介绍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。
自由调优师_大废废·2023-03-18 03:20

字节跳动数据挖掘实习生面试--2019-02-25

面试邮件信息1、根据简历依次介绍项目，询问技术细节：写出K-means算法伪码（谈到项目聚类实现时提到的）简要讲述XGboost包的实现原理(谈到比赛用到的技术时提到的)2、简历上的论文:没问！！！！！
刃雪56·2023-03-17 07:12

在linux中安装xgboost

官方下载页面https://pypi.org/project/xgboost/#files文件下载链接https://files.pythonhosted.org/packages/36/a5/703d93321f57048596217789be7c186304a33aff5b1c48c89597a546c65e
Moon100·2023-03-16 16:55

Task5模型融合

3)分类的Stacking融合(利用mlxtend)3一些其它方法4二手车数据使用加权融合Step1：加载函数工具包Step2：数据读取Step3：数据预处理+特征工程Step4：建模1）模型封装2）XGBoost
酱油啊_·2023-03-16 04:36

机器学习笔记：XGBoost 公式推导

目标函数=损失函数+正则化项：在时刻的目标函数。：当前预测结果，其中是在时刻要训练的CART树，是已经训练得到的CART树的线性组合。：正则项，具体如下：这里是时刻训练的CART树的叶子结点个数，是在编号为的叶子结点上的输出，和是超参数。使用二阶泰勒展式对使用二阶泰勒展式：其中是在时刻要训练的CART树，且并且所以因为是一个确定的数，可以归入，上式右边把换成叶子结点的输出，再把用定义展开，上式右边
李威威·2023-03-14 22:51

调参整理

RF,GBDT,xgboost调参方法整理训练集、测试集loss容易出现的问题总结trainloss不断下降，testloss不断下降：说明网络仍在学习;trainloss不断下降，testloss趋于不变
ZAK_ML·2023-03-14 19:14

xgboost特征重要性指标: weight, gain, cover

官方解释Python中的xgboost可以通过get_fscore获取特征重要性，先看看官方对于这个方法的说明:get_score(fmap=’’,importance_type=‘weight’)Getfeatureimportanceofeachfeature.Importancetypecanbedefinedas
婉妃·2023-03-14 16:56

Paper | XGBoost: A Scalable Tree Boosting System

参考博客：http://d0evi1.com/xgboost/主要内容1.设计和建立了一个高度可扩展的end-to-endtreeboosting系统2.提出了一种理论正确的加权分位数略图过程(theoreticallyjustifiedweightedquantilesketchprocedure
步晓德·2023-03-14 12:13

Xgboost在做分类问题时拟合的是什么

XGBoost是GBDT的升级版，下面用GBDT来说明处理分
美环花子若野·2023-03-14 09:24

Adaboost、GBDT、xgboost算法调参

【机器学习】GBDT梯度下降提升算法及参数寻优实例-brucewong0516的博客-CSDN博客XGboost数据比赛实战之调参篇(完整流程)-个人文章-SegmentFault思否Adaboost算法
钢能锅·2023-03-13 07:18

python-客户流失预警预测建模分析（实战）

项目实施流程：(1):导入相关库及数据(2):做特征工程处理(3):建模型比较：逻辑回归/朴素贝叶斯/支持向量机/决策树/随机森林/XGBoost(4):模与模型评估(5):提取流失重要特征(
chfing·2023-03-13 01:57

xgb一些常见问题汇总

分析建模，日常问题整理（二十九）2019.9.30~2020.3.13xgboost问题1）保存为txt树结构，原生的xgboost保存model.dump_modelxgb.Regression.
这是沸羊羊的干爹·2023-03-11 12:41

模型融合方法

对于个体学习器来说，它们的不同体现在：不同训练数据：数据集使用比例、预处理方法(缺失值填补、特征工程等)；不同模型结构：RF、XGBoost、LightGBM、CatBoost、CNN、LSTM等；不同超参
下辈子是只考拉·2023-03-11 07:47

机器学习模型融合大法！

现代机器学习库（scikit-learn、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。
Datawhale·2023-03-11 07:05

无需手动编码的XGBoost中的分类特征

无需手动编码的XGBoost中的分类特征XGBoost是一种基于梯度提升的基于决策树的集成机器学习算法。然而，直到最近，它还没有原生支持分类数据。在将分类特征用于训练或推理之前，必须对其进行手动编码。
扫地的小何尚·2023-03-09 13:08

Boosting三巨头：XGBoost、LightGBM和CatBoost（发展、原理、区别和联系，附代码和案例）

（封面图由ERNIE-ViLGAI作画大模型生成）Boosting三巨头：XGBoost、LightGBM和CatBoost（发展、原理、区别和联系，附代码和案例）机器学习中，提高模型精度是研究的重点之一
Chaos_Wang_·2023-03-09 12:36

PYTHON链家租房数据分析：岭回归、LASSO、随机森林、XGBOOST、KERAS神经网络|附代码数据

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=29480作者：XingshengYang最近我们被客户要求撰写关于链家租房的研究报告，包括一些图形和统计输出。1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.
·2023-02-20 22:03

机器学习-集成学习XGBoost

前言XGBoost(eXtremeGradientBoosting)是一种流行的机器学习算法，用于解决各种预测问题，例如分类、回归和排名。
·2023-02-20 12:18

xgboost 依赖问题

不影响他的影响力逐步扩大，所以核心还是好用，满足需求啊非1.0的xgboost及pandas都不稳定，这个版本控制，人家用的还是挺标准的代码固化版本真的很有必要，当然这种坑比较难预防，只能说取舍最新功能
iidx·2023-02-19 02:54

07- Rossmann商店销售预测 (Xgboost集成算法) (项目七)

查看数据是否为空:train.isnull().sum()查看特征元素:train['StateHoliday'].unique()#array(['0','a','b','c'],dtype=object)绘制热力图:sns.heatmap(df_train.corr(),cmap='RdYlGn_r',annot=True,vmin=-1,vmax=1)合并商店信息和销售数据:train=pd
处女座_三月·2023-02-17 18:06

04- 根据Xgboost集成算法预测还贷能力 (项目四)

筛选最佳参数:#对于max_depth和min_child_weight查找最好的参数param_grid={'max_depth':range(3,10,2),'min_child_weight':range(1,6,2)}model=XGBClassifier(learning_rate=0.1,n_estimators=100,max_depth=5,use_label_encoder=Fa
处女座_三月·2023-02-16 23:06

20- Xgboost 算法参数最优化 (集成算法) (算法)

Xgboost方式一fromxgboostimportXGBClassifiermodel=XGBClassifier(learning_rate=0.1,#学习率，控制每次迭代更新权重时的步长，默认0.3
处女座_三月·2023-02-16 23:35

在 zeppelin中使用scala 版 xgboost 做预测

image.png在zeppelin中使用python版的xgboost还是比较简单，首先Mac上要先安装好xgboostpython包，如果mac上安装了多个python版本，主要会碰到的是引入包模块失败
Helen_Cat·2023-02-16 23:34

为什么时间序列预测这么难？本文将给你答案

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·2023-02-16 22:48

sklearn常用分类算法分析乳腺癌数据

—知乎GBDT、XGBoost、LightGBM-的使用及参
-朝汐-·2023-02-07 11:31

sklearn与XGBoost库xgboost算法参数总结

前言本文是自学课程菜菜的机器学习，从课件总结的一下部分内容，讲的细致并且适合初学者，确实感觉不错推荐给大家2.本文主要内容是sklearn与XGBoost库使用xgboost的参数讲解，重点关注XGBoost
帅泽泽·2023-02-07 11:01

集成学习、Bagging集成原理、随机森林构造过程、随机森林api与案例、boosting集成原理、梯度提升决策树(GBDT）、XGBoost与泰勒展开式

一、集成学习集成学习：通过建立几个模型来解决单一预测问题，工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何一个单分类的做出预测机器学习的两个核心任务集成学习中boosting和Bagging只要单分类器的表现不太差，集成学习的结果总是要好于单分类器的二、Bagging集成原理bagging集成优点：Bagging+决策树/线性回归/逻辑回归/深度学
learning-striving·2023-02-07 11:58

XGBoost feature importance特征重要性-实战印第安人糖尿病数据集

在这篇文章中，您将了解如何使用Python中的XGBoost库估计特征对预测建模问题的重要性。看完这篇文章你会知道：如何使用梯度提升算法计算特征重要性。
python机器学习建模·2023-02-07 11:37

Python机器学习：plot_importance()查看特征重要度

另外xgboost算法的实现也几乎一样哦。
紫昂张·2023-02-07 11:00

spark xgboost损失函数和评价函数的修改

sparkxgboost自定义损失函数和评价函数一、sparkxgboost自定义损失函数imagexgboost定义损失函数的是通过setCustomObj定义，要想定义损失函数，首先我们得知道其接收的数据类型是什么类型的
一个菜鸟的自我修养·2023-02-07 02:08

PYTHON链家租房数据分析：岭回归、LASSO、随机森林、XGBOOST、KERAS神经网络|附代码数据

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=29480作者：XingshengYang最近我们被客户要求撰写关于租房数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。1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.
·2023-02-07 00:30

Xgboost原理及推导

Xgboost无论是工业界还是kaggle比赛效果都很好，学习过程中看了很多博客依然理解的不是很好，自己比较菜，看了陈天奇大神PPT清晰了很多，特地总结一下Xgboost，以便加深自己的理解和以后的复习
sudop·2023-02-06 14:30

xgboost on macos

使用brew安装克隆xgboost到本地gitclone--recursivehttps://github.com/dmlc/xgboost使用brew安装gcc,查看当前版本（目前版本是7）brewinstallgcc
Eden_1·2023-02-05 23:28

DateWhale--2021.1--Task4

数据处理步骤对论文标题和摘要进行处理对论文类别进行处理构建文本分类模型文本分类思路思路1：TF-IDF+机器学习分类器直接使用TF-IDF对文本提取特征，使用分类器进行分类，分类器的选择上，可以使用SVM、LR、XGBoost
马修的小腿·2023-02-05 13:37

2018-09-19平安科技、360企业安全面试

360企业安全面试一面讲一下xgboost和RF的区别，各有什么特点？
Jeo_zhao·2023-02-05 12:18

Xgboost详解 2019-05-12

讲解比较详细，点击进入综合学习及比较：通过和其它的方法用真实数据比较，了解这个方法的优势AAAAA
loveevol·2023-02-05 02:57

R语言使用xgboost包拟合xgboost多分类模型：caret包的confusionMatrix函数输出多分类混淆矩阵（包含许多衍生指标、PPV、NPV、特异度、敏感度、p值等）

R语言使用xgboost包拟合xgboost多分类模型：caret包的confusionMatrix函数输出多分类混淆矩阵（包含许多衍生指标、PPV、NPV、特异度、敏感度、p值等）目录
statistics.insight·2023-02-04 12:11

XGBoost算法案例实战—— 金融反欺诈模型

案例背景信用卡盗刷一般发生在持卡人信息被不法分子窃取后复制卡片进行消费或信用卡被他人冒领后激活消费的情况。一旦发生信用卡盗刷，持卡人和银行都会蒙受一定的经济损失。因此，通过大数据搭建金融反欺诈模型对银行来说尤为重要。模型搭建1.读取数据importpandasaspddf=pd.read_excel('信用卡交易数据.xlsx')df.head()2.提取特征变量和目标变量#通过如下代码将特征变量
遇鱼语渔·2023-02-04 10:27

ccc-sklearn-16-XGBoost（2）

文章目录XGBoost的其他参数选择弱评估器：参数boosterXGB的目标函数：参数objectiveXGB目标函数的求解参数化决策树ftf_tft：参数alpha，lambda寻找最佳树结构：求解w
扔出去的回旋镖·2023-02-04 00:26

ccc-sklearn-15-XGBoost（1）

文章目录XGBoost集成算法介绍xgboost库与sklearn中的XGBAPIXGBoost的三大板块梯度提升树-集成算法参数n_estimators建模使用sklearn中的XBGboost：参数
扔出去的回旋镖·2023-02-04 00:56

ccc-sklearn-17-XGBoost（3）

文章目录XGBoost的应用中的问题1.过拟合：剪枝参数与回归模型调参2.默认参数下交叉验证曲线3.通过剪枝与对比来展示参数调节的结果4.XGBoost模型的保存与调用pickle保存pickle调用Joblib
扔出去的回旋镖·2023-02-04 00:52

酒店预订订单的分析与建模【决策树、xgboost】

酒店预订订单的分析与建模【决策树、xgboost】本项目包含1.数据处理2.数据探索性分析3.网格搜索对决策树、xgboost进行模型参数调优4.基于五折交叉验证的决策树、xgboost模型预测专栏和往期项目往期文章可以关注我的专栏下巴同学的数据加油小站会不定期分享数据挖掘
爱挠静香的下巴·2023-02-03 17:12

【ML】GBDT、Xgboost和LightGBM的模型理解

【方差】和【偏差】的理解3.boosting和bagging的方法目标4.决策树作为常用分类器的原因5.RF6.Adaboost7.GBDT8.XGBoost9.LightGBM一、问题背景  在机器学习的集成学习中
郝同学·2023-02-03 09:15

ML LightGBM详细原理讲解+面试必考知识点

三大竞赛杀器：XGBoost、LightGBM、CatBoost。之前我已更新完XGBoost的讲解，这次来讲讲LightGBM。
#苦行僧·2023-02-03 09:38
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