xgboost调参第26页

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

元学习（Meta-learning）——让机器学习如何学习

在机器学习中，工作量最大也是最无聊的事情就是调参。我们针对每一个任务从头开始进行这种无聊的调参，然后耗费大量的时间去训练并测试效果。

偶尔写一写·2023-03-15 07:59

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

建模调参总结及实战项目（3）

根据天池项目建模调参总结而出机器学习算法的基础知识详见：1.线性回归模型将训练集分为train_X特征变量,train_y结果变量train_X=train[continuous_feature_names

茶小美·2023-03-13 20:33

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）

chfing·2023-03-13 01:57

文本分类经典模型复现--TextCNN（基于PyTorch）

如果不深入了解深度学习原理，对基本的模型都不能实现，只会拿开源代码抄抄改改，就会陷入盲目调参的误区，最终浪费时间又一无所获。

WritingHere·2023-03-12 17:51

python 无迹卡尔曼（filterpy.kalman.UnscentedKalmanFilter）调参

python无迹卡尔曼（Undescentedkalmanfliter）主要函数调参1.filter.kalman.MerweScaledSigmaPoints，VanderMerwe式sigma点选择

老衲要学习·2023-03-12 07:30

4.5 超参数

调参一般说的就是超参数如何寻找到一个好的超参数呢？

逆风的妞妞·2023-03-12 04:51

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

调参指南

'''sethive.cli.print.header=``true``;sethive.``fetch``.task.conversion=more;--打印列名sethive.``fetch``.task.conversion=more;``--开启了Fetch任务，所以对于上述简单的列查询不在启用sethive.cli.print.row.``to``.vertical=``true``;`

一个菜鸟的自我修养·2023-03-11 04:10

算法问题——代码实现or小练习

DynamicTimeWarping)实现机器学习从零实现逻辑回归小批量梯度下降法基于用户的相关信息(如年龄，教育程度、婚姻状况等)来预测是否用户未来会有开设定期存款账户的需求（仅代码实现，没算法）L1、L2正则LR逻辑回归的调参预测员工的离职率文本处理写一个程序

漱衣仁止·2023-03-11 02:30

调用外部OA通知服务

外调参数说明字段上级字段类型字段名备注说明encryptParamsString外调参数加密calloutParamsMap外调参数（具体对象信息如下）entCodecalloutParamsString

longlongo·2023-03-10 16:31

分布式事务：2PC、3PC协议

两阶段提交协议-2PC两阶段提交协议(2PC)：是一种原子承诺协议，一种分布式算法，它协调参与分布式事务的所有应用（进程）是否提交或终止（回滚）事务，2PC基本算法阶段一：提交事务询问请求（或投票）阶段事务协调者

晓阳emmm·2023-03-10 12:22

转载：程红艳 | 学校变革新模式：从U-G-S到U-G-S-S

U-G-S-S模式承继了U-G-S模式的优势，并进行了突破:强调参与学校变革行动的中小学的数量为两所及以上，且学校教育质量是异质的，既有城市优质学校，也有城郊薄弱学校或乡村学校；U-G-S-S四方主体平等互动

毛毛虫一朵·2023-03-10 11:20

MobileNet SSD V2模型的压缩与tflite格式的转换（补充版）

最近项目里需要一个小型的目标检测模型，SSD、YOLO等一通模型调参试下来，直接调用TensorFlowobjectdetectAPI居然效果最好，大厂的产品不得不服啊。

水击长空·2023-03-10 11:44

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

【机器学习】机器学习实验二：支持向量机（详细代码展示）

文章目录一、项目地址二、实验二的详细代码一、项目地址https://mbd.pub/o/bread/ZJWampxx二、实验二的详细代码手动调参：

旅途中的宽~·2023-02-27 19:37

ETL工具kettle的性能优化

修改前速度（7447/s）：修改后（7992/s）:2.数据库连接调参基于上层

像豆芽一样优秀·2023-02-26 07:54

【阿旭机器学习实战】【34】使用SVM检测蘑菇是否有毒--支持向量机

目录1.导入并查看数据1.1将特征转为One-Hot编码1.2分离特征数据与标签数据2.训练SVM模型建立pipeline训练管道将数据分为训练和测试数据调参:通过交叉验证寻找最佳的C(

阿_旭·2023-02-25 08:53

钉钉企业机器人接入chatgpt进行问答

;https://api.openai.com/v1/eng...3.创建钉钉机器人按文档操作https://open.dingtalk.com/doc...4.编写机器人代码@机器人后进行回复的功能调参请参考

·2023-02-21 11:30

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

Intersection Observer交叉观察器示例解析

目录前言使用一、利用IntersectionObserver构造函数创建一个观察器实例实例属性：二、观察器实例监听元素相交三、观察器回调函数参数回调参数属性：四、观察器的实例方法五、总结前言作为一个前端搬砖仔

·2023-02-18 01:08

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

丧是一种状态

不想拿来单反，不想调参数，不想修图。也不想学习，不想做题。就像这样吹着风，看云卷云舒。饿了还是给自己用心做了午饭。煮了地瓜和土豆，炒了西红柿鸡蛋，嗯，这是能用得所有食材了。实习前各种想做的菜，没有做

窗边的蓝豆豆·2023-02-17 01:17

历时 2 月，动态线程池框架 DynamicTp 发布里程碑版本 V1.0.8！

关于DynamicTpDynamicTp是一个基于配置中心实现的轻量级动态线程池管理工具，主要功能可以总结为动态调参、通知报警、运行监控、三方包线程池管理等几大类。[图片上传失败...

CodeFox·2023-02-17 01:22

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

OpenAI魔改大模型，参数减少100倍！13亿参数InstructGPT碾压GPT-3

一经推出，可谓是「震惊」世界，颇有一种让「调参侠」失业的节奏。但

视学算法·2023-02-16 22:44

sklearn常用分类算法分析乳腺癌数据

16388393的博客-CSDN博客【机器学习】Sklearn常用分类器（全）_人工智能_白糖炒栗子-CSDN博客python-sklearn常用分类算法模型的调用_python_脚本之家机器学习各种算法怎么调参

-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

集成学习04-分类问题

使用sklearn构建完整的分类项目：（1）收集数据集并选择合适的特征（2）选择度量模型性能的指标（3）选择具体的模型并进行训练（4）评估模型的性能并调参度量模型性能的指标4种情况：真阳性TP：预测值和真实值都为正例

cookie222·2023-02-07 11:04

集成学习02-回归问题

评估模型的性能并调参。回归模型：1.线性回归模型(a)最小二乘估计：损失函数：可直接求权重：注：为什么误差函数不用|y-yreal|？首先