xgboost调参

机器学习：基于心脏病数据集的XGBoost分类预测

目录一、简介原理：二、实战演练1.数据准备2.数据读取/载入3.数据预处理4.可视化处理5.对离散变量进行编码6.模型训练与预测7.特征选择8.通过调整参数获得更好的效果核心参数调优网格调参法一、简介XGBoost
牛大了2023·2023-04-19 18:16

XGBoost实战详细代码——匈牙利水痘病例时间序列预测

目录引言数据集XGBoost原理简述代码及解析结果展示引言本文为机器学习大作业选题——匈牙利水痘病例预测（PredictionoftheHungariancaseofchickenpox）的XGBoost
陨越·2023-04-19 17:01

组合预测 | Python实现LSTM-XGBoost长短期记忆网络组合极限梯度提升树股票价格预测

组合预测|Python实现LSTM-XGBoost长短期记忆网络组合极限梯度提升树股票价格预测目录组合预测|Python实现LSTM-XGBoost长短期记忆网络组合极限梯度提升树股票价格预测研究过程基本描述模型描述模型设计参考资料研究过程
机器学习之心·2023-04-19 17:59

机器学习实战——特征工程+xgboost股票预测

前言用上证50只股票的以上特征训练xgb模型预测当天的close。代码见文末["open","high","low","volume","price_change","ma5","ma10","ma20","p_change","v_ma5"
只会git clone的程序员·2023-04-19 17:57

大数据分析案例-基于XGBoost算法构造房屋租赁价格评估模型

‍♂️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大数据分析案例-基于随机森林算法的商品评价情感分析大数据分析案例-用RFM模型对客户价值分析(聚类)大数据分析案例-对电信客户流失
艾派森·2023-04-19 13:28

机器学习系列（二十四）——交叉验证与偏方差权衡

每次我们用测试数据集来看模型的好坏，如果发现模型表现不好则取调整模型参数优化模型，我们相当于在针对这组测试数据集进行调参，这样最终得到的模型极有可能针对测试数据集过拟合的。
Ice_spring·2023-04-19 09:12

机器学习：XGBoost算法介绍

1.简介XGBoost(eXtremeGradientBoosting)是一种用于回归、分类和排序的机器学习算法。
冷冻工厂·2023-04-19 09:16

神经网络调参：loss震荡过于明显/loss剧烈抖动

前言在训练网络的时候，常常会出现loss出现非常明显的剧烈抖动情况，虽然大多数情况可以继续训练下去，但是实际上还是预示着问题存在。而且，有不同维度的问题，这也需要不同的解决方法，但是具体究竟是哪一种，还得具体情况具体分析。无过拟合是否找到合适的loss函数：在深度学习里面，不同的loss针对的任务是有不同的，有些loss函数比较通用例如L1/L2等，而如perceptualloss则比较适合在图像
全员鳄鱼·2023-04-19 08:52

第28步 机器学习分类实战：Catboost建模

文章目录前言一、Python调参（1）建模前的准备（2）Catboost的调参策略（3）Catboost调参演示（A）先默认参数走一波（B）开整Model1（SymmetricTree）（C）开整Model2
Jet4505·2023-04-19 07:05

机器学习：XGBoost算法介绍

1.简介XGBoost(eXtremeGradientBoosting)是一种用于回归、分类和排序的机器学习算法。
·2023-04-19 00:38

机器学习：XGBoost算法介绍

1.简介XGBoost(eXtremeGradientBoosting)是一种用于回归、分类和排序的机器学习算法。
·2023-04-19 00:25

R包开发的标准姿势

R包开发对R语言编程能力提升有极大帮助，更能方便理解他人编写的包，而不仅仅调参。R语言已经存在上万的开源包，总会有一个包满足需求。当一个真香的调参侠才可节省时间。以windows系统为平台，
「已注销」·2023-04-18 20:44

问题：No module named ‘xgboost’ 或者XGBoost Library (xgboost.dll) could not be loaded.的解决办法

第一次的报错：我的电脑已经安装了xgboost却报错Nomodulenamed‘xgboost’翻看了很多博客：(7条消息)有xgboost却报错Nomodulenamed'xgboost'/'xgboost.sklearn
小Q小Q·2023-04-18 19:48

【一起啃书】机器学习西瓜书白话解读——02模型评估与选择（2.1-2.2）

】（0203测试集分割流出法）2.2.1留出法（hold-out）2.2.2交叉验证法（crossvalidation）(0204)2.2.3自助法（bootstrapping）(0205)2.2.4调参与最终模型
苏打饼干没加心·2023-04-18 17:46

ChatGpt API接口编程基础与使用

在研读完OpenAi官网文档的基础上，本文大部分内容是围绕编程方面，包括ChatGPT模型接口、图像生成接口、敏感数据拦截等，只有一小部分内容围绕如何通过temperature调参优化使用提示技巧。
电商数据girl·2023-04-18 13:13

【数据挖掘与商务智能决策】第十二章 XGBoost算法和LightGBM算法

12.1.3XGBoost算法的简单代码实现XGBoost模型既可以做分类分析，也可以做回归分析，分别对应的模型为XGBoost分类模型（XGBClassifier）及XGBoost回归模型（XGBRegressor
仿生程序员会梦见电子羊吗·2023-04-18 07:37

常用命令行及代码

pip临时使用清华源（以xgboost为例）pipinstallxgboost-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip--trusted-hostpypi.tuna.tsi
仿生程序员会梦见电子羊吗·2023-04-18 07:06

机器学习入门实例-加州房价预测-3（选择与训练模型+调参）

选择与训练模型使用线性回归fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorlin_reg=LinearRegression()lin_reg.fit(housing_prepared,housing_labels)housing_predictions=lin_reg.
陆沙·2023-04-18 02:16

机器学习入门实例-加州房价预测-4（继续调参+评估）

RandomizedSearch如果需要尝试、调整的超参数只有有限几个，比如之前的例子，那只用gridsearch就够了；但如果超参数的搜索空间非常大，应该用RandomizedSearchCV。它有两个优点：支持更大的参数范围它可以更快找到最优的超参数组合。因为不是遍历所有组合，而是在指定的参数范围内随机采样，然后评估性能。可以根据现有资源情况给参数的上下限，因此更灵活。缺点是可能错过最优，只得
陆沙·2023-04-18 02:15

微信小程序图片上传以及身份证识别

在开发过程中需要对用户进行实名认证，查阅微信开放文档apiwx.chooseImage(Objectobject)进行了简单开发，具体的参数以及回调参数文档中都有详细介绍（wx.chooseImage官方文档介绍
大辉很菜·2023-04-17 23:45

java多线程批量插入实战

list拆分工具类开启线程池，针对集合的大小进行调参，对小集合进行批量更新操作。对流程进行控制，控制线程执行顺序。
CabbageDevil·2023-04-17 14:24

小米相机产品分析

【手动】调参更专业差异化功能拍照/方形【智能识物】【夜景增强】【合影优选】三、操作流程四、总结从展现层看，小米相机采取了类似苹果相机的扁平化界面布局，界面简洁直观，功能丰富。
万能小太阳_4583·2023-04-17 14:49

论文笔记 | KDD2016 | XGBoost: A Scalable Tree Boosting System

xgb-title.jpg论文地址：https://arxiv.org/abs/1603.02754官方代码：https://github.com/dmlc/xgboost一为什么读这篇虽然几年前xgb
ktulu7·2023-04-17 12:14

Use pandas_profiling & autoviz for data analytics

importpandas_profilingpandas_profiling.ProfileReport(train)autoviz$brewinstalllibomp&&\pipinstallautoviz&&\pipinstallxgboost
凸大愚若智凸·2023-04-17 08:17

Focal Loss论文解读和调参教程

论文：FocalLossforDenseObjectDetection论文papar地址：ICCV2017OpenAccessRepository在各个主流深度学习框架里基本都有实现，本文会以mmcv里的focalloss实现为例（基于pytorch）简介：本文是何恺明团队ICCV2017的一篇文章，主要针对检测场景类别不均衡导致一阶段算法没有二阶段算法精度高，在CEloss的基础上进行改进，提出
Jumbo星·2023-04-16 19:45

【机器学习(四)】基于KNN算法对鸢尾花类别进行分类预测

文章目录专栏导读1、KNN算法原理2、实战案例-对鸢尾花类别分类预测2.1确定特征和类别2.2对特征进行处理2.3对模型调参，选择最优参数2.4使用分类模型进行预测2.5评估模型，检验模型效果3、完整代码及结果专栏导读
i阿极·2023-04-16 19:30

调参方法

(52封私信/80条消息)你有哪些deeplearning（rnn、cnn）调参的经验？
SlowLight·2023-04-16 16:22

xgboost导读及论文理解

整篇论文技术实现分两个部分核心点1.算法推导(paper篇幅30%)判别式：判别公式:boosterForest:森林中树的数量，受到max_estimator的约束:森林中的每颗树显而易见，xgboost
璆_ca09·2023-04-16 16:36

HAL库版STM32双轮自平衡车(二) ——— CubeMX的配置、原理图接线、物料准备

CubeMX的配置、原理图接线、物料准备HAL库版STM32双轮自平衡车(三)———代码精讲HAL库版STM32双轮自平衡车(四)————原理图以及PCB绘制HAL库版STM32双轮自平衡车(五)————调参完整工程
想要亿只独角兽·2023-04-16 15:08

HAL库版STM32双轮自平衡车(四) ———— 原理图以及PCB绘制

CubeMX的配置、原理图接线、物料准备HAL库版STM32双轮自平衡车(三)———代码精讲HAL库版STM32双轮自平衡车(四)————原理图以及PCB绘制HAL库版STM32双轮自平衡车(五)————调参完整工程
想要亿只独角兽·2023-04-16 15:08

HAL库版STM32双轮自平衡车(五) ———— 调参

CubeMX的配置、原理图接线、物料准备HAL库版STM32双轮自平衡车(三)———代码精讲HAL库版STM32双轮自平衡车(四)————原理图以及PCB绘制HAL库版STM32双轮自平衡车(五)————调参
想要亿只独角兽·2023-04-16 15:38

理解 AR 和 MA 模型

我挑了不少方法，最终决定用XGBoost，因为要考虑刮风下雨，还有大宋国假期这些因素
灯下鼠·2023-04-16 15:44

【工程实践】解决Xgboost做多分类任务出现Check failed: preds.Size() == info.labels.Size()错误

1.问题描述在使用Xgboost做多分类任务时，出现Checkfailed:preds.Size()==info.labels.Size()的错误。
DonngZH·2023-04-16 06:39

uniapp：mosowe-dropdown下拉菜单

[]下拉列表hover：boolean，鼠标移入触发，默认falseitemtext：选项名称value：选项值disabled：禁选divided：上边框emitsonClick：下拉框点击事件，回调参数为
Mosowe·2023-04-16 02:36

部署SpringBoot+SpringCloud+Vue项目——半途而废版

搞了一天都在调参数，就这样吧！
lonelyMangoo·2023-04-15 18:30

最大化Linux中的TCP吞吐量:理解和调优发送和接收缓冲区

PhotobyZacHarrisonUnsplash对于运行在Linux上的分布式系统，一个标准的性能调优建议是调整tcp_rmem和tcp_wmem内核可调参数。但是这些是什么呢?为什么它们很重要?
yyyyyyyuande·2023-04-15 14:58

分享三种时间序列多步预测的方法

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·2023-04-15 13:18

Boosting算法预测银行客户流失率

2、使用AdaBoost、梯度提升算法、XGBoost算法创建模型，并且训练评估模型性能。源码下载环境
九灵猴君·2023-04-15 10:01

人脸表情识别PaddlePaddle学习3

目录项目回顾调参过程发现问题其他问题引用概念总结项目回顾在上一次的学习中，数据集使用各有一百多张数据的7种表情的数据集，并且调用两次，即训练集和验证集是同一个数据集。
小宁宁呀·2023-04-15 05:29

xgboost学习-原理

文章目录一、xgboost库与XGB的sklearnAPIXGBoost的三大板块二、梯度提升树提升集成算法：重要参数n_estimators三、有放回随机抽样：重要参数subsample四、迭代决策树
育林·2023-04-15 04:35

算法岗面试问题总结（一）

3.说一说Xgboost和lightGBM的区别是什么？
小栈闲客·2023-04-15 02:35

ADS 使用调整器动态调参教程（Tuning）

以微带线宽度调参为例：首先在左侧找到MSub控件，将介质基板的参数写上去：然后如下绘制电路：微带线宽度设为W50，同时添加VAR控件将该变量写上：双击VAR控件，把W50设为可调变量，设置上下限和变量间隔
非 常 道·2023-04-15 01:50

TF.app.run和TF.flags的使用

作为深度调参工程师，能够自动化的脚本一键完成调参就很开心了。TensorFlow定义了tf.app.flags，用于支持接受命令行传递参数。
大地瓜_·2023-04-14 23:24

大数据=SQL Boy,SQL Debug打破SQL Boy 的僵局

网上经常盛传大数据=sqlboy，后端开发=crudboy，算法工程师=调参boy在大数据领域也工作了好几年了，确实大数据开发，很多工作就是写sql，hivesql、sparksql、flinksql等等
诸葛子房_·2023-04-14 18:36

使用Pipeline构建算法链

Pipeline的经典应用场景是整合预处理和监督学习模型，同时还可以结合网格搜索、交叉验证进行调参、选出最优的
九灵猴君·2023-04-14 15:12

pytorch（8）-- resnet101 迁移学习记录

Pre-training+fine-tuning（预训练+调参）的迁移学习方式是现在深度学习中一个非常流行的迁移学习方式，有以下3步（1）把预训练模型当做特征提取器：TensorFlow或者Pytorch
ForeverYang2015·2023-04-14 07:37

实现 element-plus 表格多选时按 shift 进行连选的功能

在线演示（示例基于[email protected],[email protected]）一、el-table多选表格基本使用1、el-table相关事件、方法插入多选项表格事件事件名说明回调参数select当用户手动勾选数据
ymzhaoUSTB·2023-04-14 06:46

python xgboost_Python机器学习——使用XGBoost检测帕金森氏病

什么是XGBoost？XGBoost是一种新的机器学习算法，设计时考虑了速度和性能。XGBoost代表eXtremeGradientBoosting，它
weixin_39994296·2023-04-14 06:44

LaTeX 入门说人话篇 （四）模版，祝你好运

【提要】了解documentclass的可调参数了解Beamer学会使用模版【通过指定\documentclass这个后面跟着的参数，LaTeX可以切换不同的文档风格预设】这里有详细的(英文)说明。
Nero_Tako·2023-04-14 06:14

失控

再有人在调侃，AI相关的工程师有一种是调参，其实没有什么技术含量，因为你不应懂黑盒里的算法，反正一般人你也看不懂。也许有一天人工智能奇点到来之前，控制人类智能数字社会的算法，掌握在极少数人手中。
关三水·2023-04-14 05:02
上一页 18 19 20 21 22 23 24 25 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他