xgboost调参第27页

AI公益学习-过拟合、欠拟合及其解决方案

不可以使用测试数据选择模型，如调参。由于无法从训练误差估计泛化误差，因此也不应只依赖训练数据选择模型。鉴于此，我们可以预留一部分在训练数据集和测试数据集以外的数据来进行模型选择。

schwamaths·2023-02-07 07:58

百度地图API的两种加载方式

1.同步加载直接在页面中使用script标签，引入api地址即可，如下：2.异步加载（推荐）引入api地址的时候添加callback回调参数，当脚本加载完成后callback函数会被立刻调用，如下：functionloadBaiDuScript

木鱼大叔·2023-02-07 06:33

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

yolov4项目记录8-其他内容

目录一、权重裁剪1.Darknet裁剪方式2.pytorch裁剪方式二、数据集制作1.数据集构建方式2.DataLoader三、准确率召回率计算四、调参总结1.配置中的数据2.训练过程中的参数一、权重裁剪

Swayzzu·2023-02-06 19:24

SVM调参经验

转自http://www.cnblogs.com/pinard/p/6117515.html在支持向量机(以下简称SVM)的核函数中，高斯核(以下简称RBF)是最常用的，从理论上讲，RBF一定不比线性核函数差，但是在实际应用中，却面临着几个重要的超参数的调优问题。如果调的不好，可能比线性核函数还要差。所以我们实际应用中，能用线性核函数得到较好效果的都会选择线性核函数。如果线性核不好，我们就需要使用

乖乖猪001·2023-02-06 17:42

sklearn svm 调参_SVM（Support Vector Machine）

SVM是一种二元分类模型(当然它也可以处理回归问题)，它通过训练样本寻找分隔两类样本的最优决策边界(超平面)，使得两类样本距离决策边界的距离最远(例如H3)。其中距离决策边界最近的样本称为支持向量(即深色的苹果和香蕉)，支持向量所在的与决策平面平行的平面称为支撑平面(虚线)，支撑平面与决策平面的距离称为间隔(margin)，SVM寻找最优决策边界实际上就是要最大化(最大可信度)两个支撑平面的间隔(

weixin_39928801·2023-02-06 17:40

sklearn svm 调参_sklearn中SVM调参说明

写在前面之前只停留在理论上，没有实际沉下心去调参，实际去做了后，发现调参是个大工程(玄学)。于是这篇来总结一下sklearn中svm的参数说明以及调参经验。方便以后查询和回忆。

灯灯搬运工·2023-02-06 17:39

5模型训练和调参（The caret package）

5.模型训练和调参内容：ModelTrainingandParameterTuningAnExampleBasicParameterTuningNotesonReproducibilityCustomizingtheTuningProcessPre-ProcessingOptionsAlternateTuningGridsPlottingtheResamplingProfileThetrainCo

相逢一醉为前缘·2023-02-06 17:08

sklearn-SVM：数据归一化及模型调参

1.基本环境编译器：PyCharm2019.1.2虚拟环境：Anaconda虚拟环境scikit-learn版本:0.22.2.post12.数据归一化fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler#归一化#归一化操作scaler=StandardScaler()x_train_data=scaler.fit_transform(x_train_data

一个努力吃胖的小瘦子·2023-02-06 17:01

SVM模型训练和调参

一、不同核函数需调参数不同SVM中有两个很重要的参数，即C和gamma。

努力学习的心子·2023-02-06 17:30

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

pyqt5 yolov4实现车牌识别系统

.安装opencvUbuntu下opencv4.4带CUDA的编译安装_学术菜鸟小晨的博客-CSDN博客3.yolov4的下载和编译（其他检测算法也可）darknet下yolov4训练自己的数据集及其调参规则快速教程

学术菜鸟小晨·2023-02-06 13:51

OpenMMlab学习笔记（三）

MMClassification是一款基于PyTorch的开源图像分类工具箱,集成了常用的图像分类网络，将数据加载，模型骨架，训练调参，流程等封装为模块调用，便于在模型间进行转换和比较，也高效简洁的实现了参数调整

哆啦A梦(·2023-02-06 10:11

实用 Kaggle 竞赛之随机森林 Random Forrest 的评估及调参

“本文内容的诉求为实用、易上手，所以理论的内容以及公式只做少量的解释，并不着重涉及。“本节内容：1。评价函数——如何评价模型的好坏2。测试集、验证集、训练集——防止过拟合的验证集3。RF的超参数设置——如何tune模型-一颗决策树的形成n_estimators-随机森林bootstrapping-数据量太小怎么办oob_score-max_samples_leaf,max_features上一节我

Rita_曾小辰·2023-02-06 02:44

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

线性回归、交叉验证、最优调参

一、普通的线性模型importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStanda

ss_6bda·2023-02-05 21:18

廿柒- 客制化爬虫以及爬虫调参

1.前文提要前期用Python做了某些爬虫，但是发现有几个问题：爬的内容有很多未完全读取网页内容的信息前期只爬取tag为的信息，但其实很多内容在中，但直接爬会有很多垃圾信息广告页面信息清理前期文章：廿陆-Python爬虫异步改为同步加多进程以及某著名社交网站爬虫设想廿伍-爬虫接受JS渲染2.关于客制化爬虫2.1信息内容捉取例如天涯论坛，你会看到很多内容均存在在div中而不是在p中，但如果把所有di

小秉子·2023-02-05 18:28

模型调参——随机森林在乳腺癌数据集上的调参应用

一、数据集Sklearn自带数据集——乳腺癌数据集二、模型选择乳腺癌数据集是二分类模型，选择随机森林模型进行调参三、调参流程1）简单建模，观察模型在数据集上具体的表现效果2）调参——n_estimators3

YUENFUNGDATA·2023-02-05 14:20

【数据聚类】第四章第一节3：DBSCAN性能分析、优缺点和参数选择方法

文章目录七：性能分析八：优缺点（1）优点（2）缺点九：参数选择（1）修改参数的基本原则（2）根据`K-dist`图调参十：DBSCAN算法和K-Means算法比较七：性能分析DBSCAN算法对数据集中的每个点都要检索其邻域内的所有点

快乐江湖·2023-02-05 14:25

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

构建我的图像分类框架记录

构建我的图像分类框架记录参考资料数据集cifar10模型选择mobilnet系列参考博客评价指标训练trick整理调参网络结构调优resnet系列学习衰减策略标签平滑知识蒸馏数据增强ｍｉｘｕｐ参数值的设置优化批归一化

慕一Chambers·2023-02-05 10:43

超级全面的 AI 绘画工具合集

国内外可使用绘画的平台国内国外使用教程自建教程调参教程新闻资料（周更）Notion地址：https://www.notion.so/qiufeng/06fab45ec290447ba41c3fd

最常用·2023-02-05 09:19

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

Vision Transformer详解 VIT详解

VisionTransformer详解VIT详解通用深度学习网络效果改进调参训练公司自己的数据集，训练步骤记录：代码实现version-Transformer网络各个流程，以此实现一下模块：1、PathEmbedding

郭庆汝·2023-02-04 12:24

机器学习10-信用卡反欺诈模型

文章目录1.数据准备2.数据采样3.建模与调参最终代码1.数据准备#信用卡反欺诈模型#识别数据中的虚假信息importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

哎呦-_-不错·2023-02-04 10:57

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

关于第一次深度学习项目的总结

这是第一次从头开始操作一个深度学习项目，从数据预处理，model设计，搭建，训练，调参，基本上整个流程都走了一遍半年之前我将计算机视觉几个任务的主要模型都熟悉了，像分类任务的vgg,alexnet,目标检测的

hands_up_down·2023-02-04 09:22

OpenMMLab AI 实战营 Day 2 笔记

我最先想到的就是先提取特征，然后做Clustering&Classifying，但是毕竟，传统的对矩阵提取特征的方法（PCA，RDA等）容易丢失太多信息，而且大部分聚类还是离不开距离或者传统的概率模型，往往还要各种调参

Ecron·2023-02-04 07:11

非畅6 1·2023-02-04 00:03

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

多旋翼无人机APM(PIX)飞控ardupilot missionplanner扩展调参、基本调参（PID调参)

目录1APM(PIX)飞控ardupilotmissionplanner扩展调参、基本调参默认值2CopterHome3调参各部分的解析示意图4在飞行中调roll和pitch（以遥控输入第六通道调参为例

WQUAV·2023-02-03 16:15

OpenMMLab训练营笔记（一）

二、OpenMMLab简介OpenMMLab算法训练--部署一体化，集成了多数视觉算法，省去了调参等步骤，极大程度上简化了模型训练部署流程

薛定谔的 code·2023-02-03 15:02

PaddlePaddle之图像分割7日打卡营（学习笔记）

https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/1767课程介绍：全球顶会审稿人亲授，全直播手把手理论指导+现场逐行coding，带大家告别只会调参和调包

LOVECTGU·2023-02-03 14:53

深度学习调参经验分享（遥感建筑提取）

1.1初识明确遥感解译任务目标，观察遥感影像和标注的基本形态和分布，地物特征（1）看数据标注是否存在噪声？（因为比赛时他的影像和标注时间不一定一致，导致标注本身不一定完全正确）1对于标记噪声是否进行人工清洗（不推荐，比赛中A榜存在问题，我么清洗了在A榜精度提升了，但是B榜也可能存在问题，那时候我们没有办法在改了）；2考虑labelsmoothing降低对于标签的信心（2）数据之间是否存在同物易谱（

遥感干饭打工人·2023-02-03 12:29

【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

【ROS-Navigation】—— DWA路径规划算法解析

path.launch1.3nav04_amcl.launch1.4nav05_path.launch1.5move_base_params.yaml1.6dwa_local_planner_params.yaml2.调参时的一些经验与心得

yuan〇·2023-02-03 07:40

我的自白：爱拼才会赢

７、８、９月份正是处理厂技改项目施工关键阶段，如果被抽调参加集训，手头工作需要全部交由同事承担，一定会增加同事的工作量，同时也会影响到他的轮休时间。

静儿歌·2023-02-03 04:07

视觉slam线匹配算法

该算法被设计成自适应模式，无需手动调参。opencv使用头文件及命

Kris_u·2023-02-02 23:37

三种回归模型对朝阳区房价预测的效果对比

一：前言利用上次爬取的朝阳区房价数据，通过简单线性回归模型、决策树回归模型、xgboost回归模型来进行房价预测效果对比，期间遇到一些问题和解决方法也记录下来。

梅花鹿数据rieuse·2023-02-02 19:00

2018-09-03 阅读笔记

PostgreSQL调参原文链接摘要：PostgreSQL默认的配置并没有为应用做特殊的优化，然而有许多参数是有优化空间的，譬如：shared_bufferPostgreSQL有两级缓存，自己的缓存shared_buf

康某·2023-02-02 09:54

核函数与核方法整理

lagoon_lala·2023-02-01 20:10

pytorch-lightning中使用wandb实现超参数搜索

vision-languagemodeling)的训练架构，如Vilt代码中：https://github.com/dandelin/ViLT，这类架构中只涉及到预训练，但是在下游任务中微调没有出现如何调参的过程

羊飘·2023-02-01 20:36

2020年深度学习调参技巧合集

文|山竹小果源|NewBeeNLP编|夕小瑶的卖萌屋重点说明：本文主要为整理总结，大部分参考文末资料，感谢分享。寻找合适的学习率学习率是一个非常非常重要的超参数，这个参数呢，面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式、不同数据集，其最合适的值都是不确定的，我们无法光凭经验来准确地确定lr的值，我们唯一可以做的，就是在训练中不断寻找最合适当前状态的学习率。比如下图利用fastai中的lr_

人工智能与算法学习·2023-02-01 17:13

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