xgboost调参第16页

客户说有了PAI-AutoML，一下子可以节约半年开发周期

背景介绍如果你用过机器学习算法，那一定体验被算法调参支配的恐怖。面对错综复杂的算法参数，算法使用者们往往要花费无尽的黑夜去不断尝试，犹如大海捞针。

许此一生·2023-08-25 20:21

第二章内存区域和 OOM内存溢出

目录一、内存区域二、内存溢出和内存泄漏三、实操OutOfMemoryError四、对象的创建和对象的内存布局五、JVM调参集锦一、内存区域image-20200712120044489.png线程共享内存区

我shi杰迷·2023-08-25 18:12

毕业设计医学数据分析人体肠道细菌数据分析

前言1课题背景2.数据预处理导入工具包预处理缺失值情况3数据可视化4特征工程人工预先筛选最大信息系数MIC距离相关系数dcorr筛选MIC是0.04，dcorr是0.06逻辑关系是且(或也可以尝试)递归xgboostXGBOOST

DanCheng-studio·2023-08-25 18:25

windows下安装xgboost速度太慢

问题：windows环境下安装XGBoost，结果安装了两三个小时，一次次都是10KB/s，很无语image.pngpipinstallxgboost解决：指定下载镜像地址pipinstallxgboost-ihttps

丙吉·2023-08-25 17:09

可视化绘图软件Multi-omics Visual之韦恩图绘制

免费的绘图网站则无法实现调参功能，或者数据量受限。本推文为了解决用户这一痛点，写了一个可视化绘图软件Multi-omicsVisual，用户只需要一次安装好，后面绘图即可

WJ的生信小院·2023-08-25 16:55

机器学习实用工具 Wandb（1）—— 实验追踪

在做机器学习项目时，比如这个典型例子，常常遇到以下几个痛点记录训练曲线的代码繁琐，与模型代码耦合度高，观感差又不好修改自己做可视化效果较差，要做好又太浪费时间调参时各种超参数模型难以管理，不易进行性能比较

云端FFF·2023-08-25 13:12

算法工程师面试

、传统的机器学习算法机器学习模型4、常见机器学习问题过拟合问题、交叉验证问题、模型融合、模型选择问题1)几种模型（SVM，LR，GBDT，EM）的原理以及公式推导；2)RF,GBDT的区别；GBDT,XgBoost

遇见百分百·2023-08-25 11:25

XGBoost算法原理

XGBoost是数据挖掘类竞赛中经常使用的一大利器，它帮助选手在Kaggle、阿里天池大数据比赛等比赛取得了很好的成绩。

婉妃·2023-08-25 00:54

零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参

评价函数与目标函数；交叉验证方法；留一验证方法；针对时间序列问题的验证；绘制学习率曲线；绘制验证曲线；嵌入式特征选择：Lasso回归；Ridge回归；决策树；模型对比：常用线性模型；常用非线性模型；模型调参

上善若水弱水三千·2023-08-24 22:35

基于贝叶斯优化混合核支持向量机的回归方法

那么要想模型效果好，手动调参少不了，机器学习算法如SVM就有gamma、kernel、ceof等超参数要调，而神经网络模型有learning_rate、optimizer、L1/L2normalization

机器鱼·2023-08-24 16:05

机器学习中XGBoost算法调参技巧

本文将详细解释XGBoost中十个最常用超参数的介绍，功能和值范围，及如何使用Optuna进行超参数调优。

Python数据开发·2023-08-24 13:50

某米面试

职位：信息流推荐算法一面：xgboost调参参数有哪些？

不将就_215a·2023-08-24 12:34

融合遗传算法与XGBoost的玉米百粒重相关基因挖掘

转录组分析是一种快速有效的基因组调查、大规模功能基因和分子标记鉴定的方法[1]。相较于基因芯片等方法，基于转录组测序（RNA-sequencing,RNA-Seq)的方法不依赖基因的先验知识，能够覆盖更大的转录组范围，具有更高的分辨率并且测序成本更低[2]。已有很多学者针对RNA-Seq测序数据进行了研究[3-4]，其中不乏使用机器学习进行研究的方法[5-6]。通过RNA-Seq得到的转录组测序数

罗伯特之技术屋·2023-08-24 09:46

机器学习-使用 XGBoost 时间序列预测能源消耗

简而言之，时间序列预测是根据以前的历史数据预测未来值的过程。目前使用时间序列预测的最热门领域之一是加密货币市场，人们希望预测比特币或以太坊等流行加密货币的价格在未来几天甚至更长时间内将如何波动。另一个现实世界的案例是能源消耗预测。尤其是在能源成为主要讨论焦点之一的当今世界，能够准确预测能源消耗需求对于任何电力公司来说都是至关重要的工具。在本文中，问题我们将重点关注能源消耗问题，给定一个城市中不同家

Omer_·2023-08-24 09:44

unity-ShaderGraph全节点

Adjustment调整ChannelMixer混合颜色通道Contrast设置对比度Hue设置色调range需要选normalizedInvertColors反转颜色ReplaceColor设置两个颜色通道互换，可调参数

羽阿呆·2023-08-24 06:47

利用 XGBoost 进行时间序列预测

ygtu2018·2023-08-24 05:01

什么是XGBoost

什么是XGBoostXGBoost是GBDT的优秀版本。

Runjavago·2023-08-23 21:23

SIMCLR V2论文整理

摘要目前利用大量无标签数据的主要方法是无监督预训练+监督型调参。

赵小闹闹·2023-08-23 13:00

谈谈flask与django中模型

在做项目前首先需要开会讨论需求，一般都会从分析模型数据开始，然后后端开发人员设计接口，前端根据接口设计回调参数，这里所说的一般都是局部刷新技术，利用静态化技术实现页面的局部刷新。

咏远瑞智·2023-08-21 23:18

2021年健身学习投资3月总结和4月计划

回首过去的3个月，1－2月因为疫情在单位封闭办公，3月初解封后，休息了10天，3月12日回单位上班，立即被抽调参与一项重要任务，天天加班到现在，繁忙工作之余依然没有放弃自己，该努力还是在一直努力。

自由的阿涛·2023-08-21 08:29

Datawhale task3 优化基础模型“方差与偏差部分”

机器学习模型优化基础机器学习模型优化基础一、训练均方误差与测试均方误差二、偏差和方差的分解权衡三、测试误差估计与模型的特征提取四、压缩估计（正则化）岭回归Lasso五、降维六、对模型超参数进行调参参数与超参数网格搜索

蓝棠·2023-08-20 22:15

机器学习系列：LightGBM 可视化调参

最近我发现Huggingface与Streamlit好像更配，所以就开发了一个简易的LightGBM可视化调参的小工具，旨在让大家可以更深入地理解LightGBM。

统计学家·2023-08-20 19:38

与matlab画眼图的斗争

一个是comm.EyeDiagram优点：可调参数比较多，是能画出最接近示波器上的眼图图片了缺点：1、不能plotfigure，导致不能用print存图，得先手动操作面板，printtofigure，然后

Zaгathustra·2023-08-19 23:33

ChatGPT Plus和ChatGPT对比

模型规模更大，参数数量超过6万亿，比ChatGPT大很多训练数据更丰富，包括不同语言、领域和类型的数据语言理解和生成能力更强，能够更准确地理解和生成文本可解释性和可控性更好，支持更多的调参和控制参数，生成文本时提供更多的解释和提示隐私保护和可持续性更高

孙叫兽·2023-08-19 19:35

scikit-learn（sklearn）库中的网格搜索（Grid Search）自动化的方法来搜索最佳参数组合

前言在机器学习中，调参是一个非常重要的步骤，它可以帮助我们找到最优的模型参数，从而提高模型的性能。然而，手动调参是一项繁琐且耗时的工作，因此，我们需要一种自动化的方法来搜索最佳参数组合。

帅帅的Python·2023-08-19 13:13

XGB：展示每个预测结果的各特征概率

问题描述：我正在尝试使用xgboost算法预测解决多类分类，但是我不知道predict_proba是如何工作的.实际上，predict_proba会生成一个概率列表，但我不知道每种概率与哪个类别相关.这是一个简单的例子

Ryan96·2023-08-18 20:44

【技术博客】GPU 编程之从零开始实现 MNIST-CNN

从事深度学习的工作者常常自嘲自己为“炼丹师”，因为日常工作是：搭网络，调参，调参，调参......作为刚入

MomodelAI·2023-08-17 19:55

GBDT和Xgboost

GBDT英文全称：GradientBoostingDecisionTree。一句话解释：以决策树为基模型（basemodel），以损失函数的负梯度为学习目标的boosting集成模型这句话有三个概念：决策树，损失函数的负梯度,boosting对第一个基本概念的解释：决策树主流有三类ID3,C4.5,CRAT树。gbdt的基模型是CART树。id3使用信息增益作为分裂点选择C4.5使用信息增益比作为

fengyuzhou·2023-08-17 18:45

Unknown tree updater grow_gpu_histb报错

报错显示：由于xgboost的问题而报错报错显示：Unknowntreeupdatergrow_gpu_histb原因是XGBoost在尝试使用GPU加速时无法识别指定的树更新器。

Billie使劲学·2023-08-17 17:31

频繁full gc 调参

Errormessagefromsparkis:java.lang.Exception:application_1678793738534_17900289DriverDisassociated[akka.tcp://[email protected]:37931]<-[akka.tcp://[email protected]:38513]disas

shuest·2023-08-17 15:12

小记pu_learning相关链接

DetectingpositiveandnegativedeceptiveopinionsusingPU-learning[实例]特征选择方法、网格搜索调参、不平衡处理、pu-learning-小太阳~

no0758·2023-08-17 06:19

java面试题及答案（基础篇）

解决方案：调参XX:PermSize和XX:MaxPermSize、减少jar包，减少类的重复

WeChat——E·2023-08-17 01:53

科学计算环境配置教程

AnacondaspyderjupyternotebookSklearnXgBoostLightGBMCatBoostKerasTensorFlow文末有介绍如何在实验室的文件服务器上，下载所需要的安装包

HeoLis·2023-08-16 17:24

jvm 《八》代详解介绍代调优策略加总结

垃圾收集器对应用程序使用对象的方式做出假设，这些可以反映在可调参数中，可以调整这些参数以提高性能，而不会牺牲抽象的功能。当一个对象无法再从正在运行的程序中的任何指针到达时，它被认为是垃圾。

a_Ygygs_Dxdsr_X·2023-08-16 14:20

面试复盘（持续更新中......）

黑客不知道我的接口地址，或者在回调的时候增加参数，一般回调，可以设置回调参数。一个方法多次调用为什么线程是安全的？变量在java的栈上是线程私有的，所以是安全的。

Ellen翔·2023-08-16 12:40

模型调参 Model Tuning

@[toc]ManualHyperparameterTuningStartwithagoodbaseline,e.g.defaultsettingsinhigh-qualitytoolkits,valuesreportedinpapersTuneavalue,retrainthemodeltoseethechangesRepeatmultipletimestogaininsightsaboutWh

Cache_wood·2023-08-16 00:21

家装日记-设计篇

A整体色调参考整体色调参考二整体色调参考三整体色调参考四B进门墙体颜色及家具布局参考进门墙体颜色及家具布局参考进门鞋柜参考进门左侧墙面挂钩及鞋柜门把手参考C厨房橱柜参考C厨房橱柜参考1C厨房橱柜参考2C

鸡蛋不二饼·2023-08-15 20:02

【AI 充电】KServe + Fluid 加速大模型推理

它提供高性能、高度抽象的接口，以支持常见的ML框架（如Tensorflow、XGBoost、Scikit-Learn、PyTorch和ONNX）来解决生产模型服务场景。此外，KServe封装了自动缩放

·2023-08-15 19:47

机器学习面试005—决策树

1.请问（决策树、随机森林，Boosting、Adaboot）GBDT和XGBoost的区别是什么？

Silence_Dong·2023-08-14 17:18

【量化课程】08_1.机器学习量化策略基础实战

介绍1.2.2SVC在量化策略中的应用2.机器学习量化策略实现的基本步骤3.策略实现1.常用机器学习模型1.1回归模型线性回归多层感知器回归自适应提升树回归随机森林回归1.2分类模型线性分类支持向量机XGBoost

Taylor_29511·2023-08-14 11:08

机器学习编译系列

他是TVM、MXNET、XGBoost的主要作者。2022年夏天，陈天奇在B站开设了《机器学习编译》的课程。

学弟·2023-08-14 07:28

神经网络中验证集、训练集和测试集

但是广义上来讲，验证集存在的意义确实参与了一个“人工调参”的过程，根据模型训练一段时间后，在validdata上的表现来决定是否需要训练提

gyqJulius_Caesar·2023-08-14 05:10

刷题错题笔记

刷题错题笔记N-最近邻前序遍历、中序遍历、后序遍历循环队列判断条件STL中的优先队列是采用什么数据结构来实现的降低过拟合的方法降低欠拟合的方法Xgboost对异常值很敏感LIFO指后进先出类域界面方程法中

starvapour·2023-08-13 19:07

[Python与数据分析]-16XGBoost

1Xgboost简介 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。

蒸饺与白茶·2023-08-13 12:04

[GAN] 使用GAN网络进行图片生成的“调参人”入门指南——生成向日葵图片

[GAN]使用GAN网络进行图片生成的“炼丹人”日志——生成向日葵图片文章目录[GAN]使用GAN网络进行图片生成的“炼丹人”日志——生成向日葵图片1.写在前面：1.1应用场景：1.2数据集情况：1.3实验原理讲解和分析（简化版，到时候可以出一期深入的PaperReading）1.4一些必要的介绍2.重要实验代码：2.1一些相关的数据预处理2.2生成器和判别器2.3损失函数计算2.4训练和反向传播

驼同学.·2023-08-13 10:03

lda sklearn实现

scikit-learnLDALDA主题模型的类在sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocation包中主要参数n_components:即我们的隐含主题数,需要调参

kity_8322·2023-08-12 20:43

【xgboost】XGBoost 原生api调参

1.数据2.设置参数&训练3.网格搜索调参3.1外套sklearnapi⭐⭐⭐3.2自定义目标函数3.3设置搜索参数&初次搜索3.4确定部分参数&进一步搜索4.循环、交叉验证调参1.数据fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitdata

rejudge·2023-08-12 19:29

机器学习参数调优

手动调参分析影响模型的参数，设计步长进行交叉验证我们以随机森林为例：本文将使用sklearn自带的乳腺癌数据集，建立随机森林，并基于泛化误差（GenelizationError）与模型复杂度的关系来对模型进行调参

人工智·2023-08-12 17:03

xgboost.core.XGBoostError:label must be in [0,1] for logistic regression

错误：xgboost.core.XGBoostError:****regression_obj.cu:102:labelmustbein[0,1]forlogisticregression通过查看目标列

xhaoDream·2023-08-12 12:56

机器学习实战3-随机森林算法

n_estimatorssklearn建模流程复习交叉验证我们进行10次交叉验证，观察随机森林和决策树的效果n_estimators学习曲线bootstrap&oob_score随机森林回归器随机森林回归填补缺失值案例机器学习中调参的基本思想实例随机森林在乳腺

wa的一声哭了·2023-08-12 11:37

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