XgBoost 第3页

第三十八周周报：文献阅读 +BILSTM+GRU+Seq2seq

目录摘要Abstract文献阅读：耦合时间和非时间序列模型模拟城市洪涝区洪水深度现有问题提出方法创新点XGBoost和LSTM耦合模型XGBoost算法编辑LSTM（长短期记忆网络）耦合模型研究实验数据集评估指标研究目的洪水深度预测实验结果

m0_66015895·2024-01-08 06:01

机器学习算法学习-梯度提升树（GBDT）

由其衍生的lightGBR以及Xgboost都是非常实用的数据分析工具。

Kiroro·2024-01-07 13:50

Xgboost: bst.best_iteration 和 bst.best_ntree_limit 有什么区别？

当我使用xgboost为2-catesclassificationproblem训练我的数据时，我想使用提前停止来获得最佳模型，但我对在我的预测中使用哪一个感到困惑，因为提前停止将返回3个不同的选择。

lizz2276·2024-01-07 03:29

以典型二分类问题为例，详细讲解XGBoost代码实现及应用

以蘑菇是否有毒的二分类问题为例子详细讲解XGBoost原理及代码实现为什么要学习XGBoostXGBoost的原理搭建XGBoost运行环境XGBoost默认方式实现二分类问题XGBoost数据可视化，

学兔兔VIP·2024-01-06 04:34

GBDT、XGBoost、LightGBM的区别与联系

XGBoost（eXtremeGradientBoosting）华盛顿大学的陈天奇博士开发，它是Gra

徐卜灵·2024-01-05 19:32

XGBoost参数调优完全指南（附Python代码）

1.简介如果你的预测模型表现得有些不尽如人意，那就用XGBoost吧。XGBoost算法现在已经成为很多数据工程师的重要武器。它是一种十分精致的算法，可以处理各种不规则的数据。

婉妃·2024-01-05 06:16

毕业设计：基于机器学习xgboost lgbm adaboost 的空气质量预测pm2.5‘, ‘so2‘, ‘no2‘ 完整代码数据-可直接运行

项目详细视频讲解介绍：基于机器学习xgboostlgbmadaboost的空气质量预测-完整代码数据可直接运行_哔哩哔哩_bilibili数据展示：运行结果展示：项目代码：fromsklearnimportpreprocessingimportrandomfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessi

甜辣uu·2024-01-04 16:03

XGBoost筛选特征时的重要性分析图

一、数据集使用波士顿房价数据集，通常包含以下特征（这些特征名称应与你的数据集一致）：CRIM：城镇人均犯罪率ZN：占地面积超过25,000平方英尺的住宅用地比例INDUS：城镇非零售商用土地比例CHAS：查尔斯河虚拟变量（如果边界是河流，则为1，否则为0）NOX：一氧化氮浓度（百万分之一）RM：每个住宅的平均房间数AGE：1940年之前建造的自住房屋的比例DIS：距离五个波士顿就业中心的加权距离R

清木!·2024-01-03 01:21

XGBoost理论推导+论文解读-下篇

而在XGBoost中，计算增益的公式：Gain=12[GL2HL+λ⏟左子树分数+GR2HR+λ⏟右子树分数−(GL+GR)2HL+HR+λ⏟分裂前分数]−γ⏟新叶节点复杂度\text{Gai

金鸡湖最后的张万森·2023-12-31 23:24

【Python特征工程系列】教你利用XGBoost模型分析特征重要性（源码）

这是Python特征工程系列原创文章，我的第186篇原创文章。一、问题应用背景介绍：如果有一个包含数十个甚至数百个特征的数据集，每个特征都可能对你的机器学习模型的性能有所贡献。但是并不是所有的特征都是一样的。有些可能是冗余的或不相关的，这会增加建模的复杂性并可能导致过拟合。特征重要性分析可以识别并关注最具信息量的特征，从而带来以下几个优势:改进模型性能能减少过度拟合更快训练和推理增强可解释性前期相

数据杂坛·2023-12-31 14:34

2019-11-19：xgboost用于排序的算法

deftrain_pairwise(self):"""trainandpredictrankingmodelwithpairwisemode"""X,Y,indices,_=self.prepare_data(root_dir+"/data/pairwise_data/train_features.txt.%s"%self.args.task_purpose)dtrain=xgb.DMatrix(

AI_Finance·2023-12-31 11:40

决策曲线分析DCA用于lasso回归/随机森林

今天介绍的是如何实现其他模型的DCA，比如lasso回归、随机森林、决策树、SVM、xgboost等。这是基于dca.

医学和生信笔记·2023-12-23 21:29

Python实现FA萤火虫优化算法优化XGBoost回归模型(XGBRegressor算法)项目实战

本项目通过FA萤火虫优化算法寻找最优的参数值来优化XGBoost回归模型。2.数据获取本次

胖哥真不错·2023-12-23 04:18

量化交易学习笔记：XGBoost 在量化选股中的应用

一、引言本篇文章通过借鉴传统机器学习算法——XGBoost——对相同的量价因子进行实验，方便与深度学习模型进行对比实践。

朝花夕拾666·2023-12-23 02:22

机器学习算法(12) — 集成技术（Boosting — Xgboost 分类）

机器学习算法（9）-集成技术（装袋-随机森林分类器和......在这篇文章中，我将解释XgBoost分类算法。

无水先生·2023-12-22 17:23

【debug】pyinstaller 打包报错 xgboost.libpath.XGBoostLibraryNotFound: Cannot find XGBoost Library in the c

python打包报错CannotfindXGBoostLibraryinthec背景solution1solution2solution3notes背景在代码中调用了xgboost依赖包在pyinstaller

凭轩听雨199407·2023-12-21 10:33

常见的分类算法

本文将介绍十种常见的分类算法，包括K-近邻算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法、逻辑回归算法、神经网络算法、随机森林算法、梯度提升算法、AdaBoost算法和XGBoost算法。

调钟师·2023-12-21 01:01

Task4 建模与调参

使用Lightgbm、XGBoost模型、CatBoost模型进行建模:模型调参：贪心调参方法；采用for循环网格调参方法；GridSearchCV贝叶斯调参方法：BayesianOptimization

1598903c9dd7·2023-12-19 16:12

notes2

机器学习ROC曲线、AUC、PR曲线等决策树，ID3、C4.5、CART决策树，随机森林、Adaboost、GBDT决策树，XGBoost、LightGBM逻辑回归，L1L2正则化熵，KL散度，交叉熵micro-f1

lym94·2023-12-18 14:53

股票价格预测 | Python实现基于ARIMA和LSTM的股票预测模型（含XGBoost特征重要性衡量）

文章目录效果一览文章概述模型描述源码设计效果一览文章概述Python实现基于ARIMA和LSTM的股票预测模型（Stock-Prediction）DataExtractionFormattingdatafortimeseriesFeatureengineering（FeatureImportanceusingX

算法如诗·2023-12-18 12:36

xgboost机器学习算法通俗理解

本算法是GBDT的一种可以通过两个生活中的例子来了解xgboost其思想：XGBoost（eXtremeGradientBoosting）是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree

DJ.马·2023-12-18 06:39

时序预测 | Python实现GRU-XGBoost组合模型电力需求预测

时序预测|Python实现GRU-XGBoost组合模型电力需求预测目录时序预测|Python实现GRU-XGBoost组合模型电力需求预测预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果基本描述该数据集因其每小时的用电量数据以及

机器学习之心·2023-12-17 04:04

时序预测 | Python实现LSTM-Attention-XGBoost组合模型电力需求预测

时序预测|Python实现LSTM-Attention-XGBoost组合模型电力需求预测目录时序预测|Python实现LSTM-Attention-XGBoost组合模型电力需求预测预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果基本描述该数据集因其每小时的用电量数据以及

机器学习之心·2023-12-17 04:04

算法工程师-机器学习面试题总结(8)

目录1.Xgboost和GBDT有什么异同？优点是什么？2.为什么xgboost训练会那么快，主要优化点是什么？3.xgboost是如何处理缺失值的？

学术菜鸟小晨·2023-12-16 15:34

Course2-Week4-决策树

构建决策树——多元输入特征2.4构建决策树——连续的输入特征2.5构建回归树——连续的输出结果(选修)2.6代码实现-递归构建单个决策树3.决策树集合3.1使用决策树集合3.2袋装决策树3.3随机森林3.4XGBoost

虎慕·2023-12-16 00:28

m1通过源码编译xgboost4j的jar

1、下载源码gitclone--recursivehttps://github.com/dmlc/xgboostcdxgboost编译xgboost的动态链接库dylib，m1源码编译xgboost的动态链接库

纷飞梦雪·2023-12-15 02:36

【Python百宝箱】从平凡到卓越：如何通过评估和调优提升机器学习模型质量

本文将引导您探索scikit-learn、XGBoost、LightGBM和CatBoost等流行工具库，详细介绍它们提供的模型评估工具和调优技巧。

friklogff·2023-12-14 18:22

【模型可解释性系列一】树模型-拿到特征重要度-打印关键因素

常用的树模型xgboost、lightgbm这两个模型经常被使用，具体原理不讲了，可以巴拉一下之前的博客，为了面试曾经很认真的推导整理过资料，已经放在博客上，与有缘人共享。

凝眸伏笔·2023-12-06 00:36

基于XGBoost的中国GDP分析与预测（上）

摘要...1第1章绪论...11.1研究背景...11.2研究意义...11.3课程设计的主要内容...2第2章国内生产总值数据预处理...32.1数据集概述...32.1.1数据来源...32.1.2数据指标含义...32.2数据清洗...42.2.1缺失数据处理...42.2.2清除冗余数据...52.3数据变换...62.3.1数据规范化处理...6第3章国内生产总值年度数据分析...73.

葳蕤Vantal·2023-12-04 07:45

SHAP（四）：NHANES I 生存模型

它旨在说明SHAP值如何能够以传统上仅由线性模型提供的清晰度解释XGBoost模型。我们在数据中看到有趣的非线性模式，这表明了这种方法的潜力。

rgb2gray·2023-12-03 13:57

SHAP（六）：使用 XGBoost 和 HyperOpt 进行信用卡欺诈检测

SHAP（六）：使用XGBoost和HyperOpt进行信用卡欺诈检测本笔记本介绍了XGBoostClassifier在金融行业中的实现，特别是在信用卡欺诈检测方面。

rgb2gray·2023-12-03 13:27

SHAP（五）：使用 XGBoost 进行人口普查收入分类

SHAP（五）：使用XGBoost进行人口普查收入分类本笔记本演示了如何使用XGBoost预测个人年收入超过5万美元的概率。它使用标准UCI成人收入数据集。要下载此笔记本的副本，请访问github。

rgb2gray·2023-12-03 13:25

算法工程师面试八股（搜广推方向）

偏差与方差LayerNormalization和BatchNormalizationSVM数据不均衡特征选择排序模型树模型进行特征工程的原因GBDTLR和GBDTRF和GBDTXGBoost二阶泰勒展开优势为什么快防止过拟合处理缺失值树停止生长条件处理不平衡数据树剪枝选择最佳分裂点

贪钱算法还我头发·2023-12-03 03:29

人工智能学习4(特征选择)

()或者是print就可以显示绘图结果或者是显示打印结果，pycharm需要（matplotlib.pyplot）文章目录编译工具：PyCharm特征选择嵌入法特征选择练习：糖尿病预测选取特征值，使用XGBoost

yyuanse·2023-12-02 15:10

SHAP（三）：在解释预测模型以寻求因果见解时要小心

当与SHAP等可解释性工具配合使用时，XGBoost等预测机器学习模型会变得更加强大。这些工具确定输入特征和预测结果之间信息最丰富的关系

rgb2gray·2023-12-02 11:32

【Python | 机器学习】Python中进行特征重要性分析的9个常用方法（含源代码）

PermutationImportance2.2内置特征重要性(coef_或feature_importances_)2.3Leave-one-out2.4相关性分析2.5递归特征消除RecursiveFeatureElimination2.6XGBoost

旅途中的宽~·2023-12-01 02:00

各种boost全梳理，一文搞定boosting模型

下列的这些算法就是常见的Boosting算法：AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM和C

lucifer777·2023-11-30 07:29

决策树可视化，被惊艳到了！

目前无论是机器学习竞赛还是工业界,最流行、应用最广泛的xgboost其实是优化后的GBDT（LightGBM里面的boosting比较经典稳定的也是GBDT哦！）

Wang_AI·2023-11-30 00:59

All About Interview - Day 2

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。

认真学习的兔子·2023-11-29 21:37

学习笔记目录

编程基础编程语言go语言学习笔记工具使用git使用笔记️人工智能机器学习书籍/仓库机器学习资料-张北海经典算法Bagging和Boosting概念及区别随机森林–Randomforest（Bagging方法）XGBoost

雪的期许·2023-11-29 00:27

Python实现WOA智能鲸鱼优化算法优化XGBoost分类模型(XGBClassifier算法)项目实战

本项目通过WOA鲸鱼优化算法优化XGBoost

胖哥真不错·2023-11-27 22:47

Python实现WOA智能鲸鱼优化算法优化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.项目背景鲸鱼优化算法(whaleoptimizationalgorithm,WOA)是2016年由澳大利亚格里菲斯大学的Mirjalili等提出的一种新的群体智能优化算法，其优点在于操作简单，调整的参数少以及跳出局部最优的能力强。本项目通过WOA智能鲸鱼优化算法寻找最优的参数

胖哥真不错·2023-11-27 22:47

58同城算法工程师一面＆二面面试题

来源：投稿作者：LSC编辑：学姐一面40min1.Gbdt和xgboost的区别XGBoost是对GBDT的改进和扩展，它提供了更高的效率、更好的性能、正则化技术、内置特征选择等功能。

深度之眼·2023-11-26 23:29

【面经&八股】搜广推方向：常见面试题（一）

2.XGBoost和GBDT是什么？有什么区别？3.偏差与方差。延伸知识（集成学习的三种方式:Bagging、Boosting、Stacking）。4.随机森林是什么？

笃℃·2023-11-26 21:08

Xgboost需要做one-hot编码吗？

马修的小腿·2023-11-26 15:41

10- 天猫用户复购预测 (机器学习集成算法) (项目十) *

seller_id':'merchant_id'},inplace=True)数据类型转换:user_log['item_id']=user_log['item_id'].astype('int32')主要使用方法:xgboost

处女座_三月·2023-11-24 01:54

Kaggle:Titanic预测存活(1)

本文针对Kaggle上面的Titanic问题进行了入门学习，搭建了一个简单的xgboost基础模型，达到了75%的精度。

springzzj·2023-11-23 15:36

【收藏】时间序列预测入门必读的4篇论文

入门必读的4篇论文见文末↓01传统统计学算法和ML/DL算法的优劣时间序列预测常用的传统的统计学算法有ARIMA,ETS,GARCH等，常用的机器学习算法和深度学习算法有广义线性模型、xgboost、LSTM

深度学习技术前沿·2023-11-22 20:04

【ML】XGBoost 算法：愿它统治万岁！

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_柒·2023-11-22 09:33

对XGboost和CNN的理解

XGboost:https://blog.csdn.net/a1b2c3d4123456/article/details/52849091CNN:https://blog.csdn.net/woaijssss

Chloris_·2023-11-21 18:07

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