xgboost调参第30页

colab中的一些特殊设置

预装库深度学习需要的大部分库已预先在colab中安装，包括numpy，pandas，matplotlib，sklearn，pytorch，TensorFlow，xgboost，lightgbm，opencv

ersanwuqi·2023-01-21 08:49

数据分析SHAP工具

shap擅长对xgboost模型进行优化，对于搭建的神经网络模型计算会非常慢。SHAPvalue服从以下等式：其中，f(xij)f

小睿羊今天好好学习了吗·2023-01-21 07:07

金融风控实战—模型可解释之shap

importtimeimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportxgboostimportpandasaspdimportnumpyasnp

Grateful_Dead424·2023-01-21 07:34

Kaggle数据科学竞赛使用GBDT、XGBoost、Lightgbm方法预测是否可以成功申请经费

数据科学与机器学习案例之汽车目标客户销售策略研究数据科学与机器学习案例之WiFi定位系统的位置预测数据科学与机器学习案例之Stacking集成方法对鸢尾花进行分类数据科学案例之生存分析与二手车定价Kaggle数据科学竞赛使用GBDT、XGBoost

嘛里嘛里哄·2023-01-21 01:24

R语言-模型训练与调参

#####5.3模型训练与调参#######5.3.1模型调参#（1）确定一个参数池（模型参数值的可选范围）#（2）从参数池中挑选出不同的参数组合，对每个组合都计算其预测精度#（3）选取预测精度最高的参数组合

pdc31czy·2023-01-21 01:51

机器学习之R语言caret包trainControl函数(控制调参)

机器学习之R语言caret包trainControl函数（控制调参）trainControl参数详解源码参数详解示例trainControl参数详解源码caret::trainControl0&&length

嘛里嘛里哄·2023-01-21 01:50

Coggle 30 Day——零基础入门推荐系统 - 新闻推荐任务一

任务一比赛报名与数据读取importpandasaspdimportnumpyasnpimporttimeimportlightgbmaslgbimportxgboostasxgbimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromscipyimportstatspd.set_option

shiinerise·2023-01-20 17:22

【机器学习】XGBClassifier的默认参数和调参总结

以下参数来自xgboost.sklearn下的XGBClassifier。一、参数含义n_estimators:弱分类器的数量。

旅途中的宽~·2023-01-20 13:18

11、opencv调参2

opencv调参2异物检测调参（高斯、自适应二值化、膨胀、腐蚀）1、调参方法2、调参步骤3、现场测试的参数组4、误检问题原因及解决方案异物检测调参（高斯、自适应二值化、膨胀、腐蚀）视觉调参1、调参方法（

爱补鱼的猫·2023-01-19 20:35

强化学习七日打卡营终极复现之flappy bird

7天的实战很快就过去了，在调参调到怀疑人生时，“标准答案”却出奇的简单，另外每次训练时间都非常长，要是有加快训练的方法就好了。最后有一个终极复现可以自由发挥，这就来实现曾经想玩的flappybird。

bnpzsx·2023-01-19 20:50

金融风控训练营Task6打卡

spm=5176.20850282.J_3678908510.4.f2984d57kCveJd一、学习知识点概要理解赛题、EDA探索性数据分析、特征工程、建模与调参、模型融合二、学习内容本次学习有

orange_zz_zz_zz·2023-01-19 20:16

天池龙珠数据挖掘训练营 Task1 学习笔记（赛题理解）

天池龙珠数据挖掘训练营学习笔记天池龙珠数据挖掘训练营Task1学习笔记（赛题理解）天池龙珠数据挖掘训练营Task2学习笔记（数据分析）天池龙珠数据挖掘训练营Task3学习笔记（特征工程）天池龙珠数据挖掘训练营Task4学习笔记（建模调参

cndrip·2023-01-19 20:43

AI训练营金融风控—04建模与调参打卡

本学习笔记为阿里金融风控训练营的学习内容，学习链接为：AI训练营金融风控-阿里云天池我的完整笔记为：AI训练营金融风控—04建模与调参打卡_天池notebook-阿里云天池回顾：AI训练营金融风控—01

宇宙高能量者·2023-01-19 20:39

基于XGBOOST的糖尿病遗传风险预测（2）

上接（1）完成了数据预处理之后进行回归器的学习：ifself.model_name=="xgboost":clf=XGBRegressor()ifself.find_best_param:test_params

NJUST库里·2023-01-19 17:56

竞赛打卡：糖尿病遗传风险检测挑战赛

在本次学习中我们将学习特征工程、特征筛选和模型调参过程。赛题地址：比赛地址赛题介绍在这次比赛中，您需要通过训练数据集构建糖

hihalue·2023-01-19 17:25

LESSON 12.7 梯度提升树的参数空间与TPE优化

三GBDT的参数空间与超参数优化1确定GBDT优化的参数空间丰富的超参数为集成算法提供了无限的可能，以降低偏差为目的的Boosting算法们在调参之后的表现更是所向披靡，因此GBDT的超参数自动优化也是一个重要的课题

Grateful_Dead424·2023-01-19 16:22

深度学习面经总结

1.BN层的作用优势：（1）BN使得网络中每层输入数据的分布相对稳定，加速模型学习速度（2）BN使得模型对网络中的参数不那么敏感，简化调参过程，使得网络学习更加稳定（3）BN允许网络使用饱和性激活函数（

Fighting_1997·2023-01-19 12:41

【PP-YOLO】

PPYOLO：不容错过的目标检测调参Tricks1.摘要目标检测是计算机视觉一个重要的领域。而目标检测算法的准确性和推理速度不可兼得，我们工作旨在通过tricks组合来平衡目标检测器的性能以及速度。

不见山_·2023-01-18 21:06

集成学习2——XGBoost本身的特点，及XGB与GBDT、LGB、RF的区别于联系

集成学习1——XGBoost集成学习2——XGBoost本身的特点，及XGB与GBDT、LGB、RF的区别于联系目录1，简要介绍XGB2，XGB与GBDT的不同点3,XGB为什么要泰

端坐的小王子·2023-01-18 20:31

机器学习（中) -XGBoost算法分析与案例调参实例

六、XGBoost算法XGBoost本质上是一个GBDT，是一个优化的分布式梯度增强库，让速度和效率max。它在GradientBoosting框架下实现机器学习算法。

꧁ᝰ苏苏ᝰ꧂·2023-01-18 20:30

机器学习调参神器--网格搜索

超参数是模型中的参数中不能通过学习得到的参数。在scikit-learn中，典型的例子有支持向量分类器的参数C，kernel和gamma，Lasso的参数alpha等。在超参数集中搜索以获得最佳交叉验证分数的方法是可实现并且推荐的，网格搜索GridSearchCV应运而生！实例以支持向量机模型为例，训练鸢尾花数据集，搜索最优参数组合C和gamma。fromsklearn.svmimportSVCf

拟禾·2023-01-18 20:18

Python金融风控模型案例实战大全

《Python金融风控模型案例实战大全》程覆盖多个核心知识点，包括风控建模全流程知识介绍，信用评分卡，信用评分卡知识包含个人信用评分卡和企业信用评分卡知识；集成树算法xgboost，lightgbm，catboost

python风控模型·2023-01-18 19:52

神经网络架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）笔记

目录（一）背景（二）NAS流程2.1定义搜索空间2.2搜索策略（三）加速（四）变体及扩展4.1扩展到其他任务4.2扩展到其他超参数（一）背景机器学习从业者被戏称为“调参工”已经不是一天两天了。

再见天师·2023-01-18 10:48

医学数据挖掘流程（四）：建模调参画图

建模数据集不包含patient_id或case_no，但我们需要保存一版带id的数据集，自己看！模型选择：二分类模型。0-1多分类模型。二分类和连续模型的中间模型，不像二分类那么粗糙，也不像回归要求连续数据，可以分段对抗缺失的重要连续数据。回归模型。连续变量目录区分模型参数和权重建模效果不好原因：model<

天狼啸月1990·2023-01-18 09:01

利用PermutationImportance挑选变量

我们在构建树类模型（XGBoost、LightGBM等）时，如果想要知道哪些变量比较重要的话。可以通过模型的feature_importances_方法来获取特征重要性。

-永不妥协-·2023-01-17 21:21

机器学习——随机森林（Random forest）

）机器学习——卷积神经网络（CNN）机器学习——循环神经网络（RNN）机器学习——长短期记忆（LSTM）机器学习——决策树（decisiontree）机器学习——梯度提升决策树（GBDT）机器学习——XGboost

白天数糖晚上数羊·2023-01-17 15:24

sklearn与XGBoost

1.预备知识（1）XGBoost全称eXtremeGradientBoosting，可译为极限梯度提升算法。

weixin_43073590·2023-01-17 13:41

GBDT+Xgboost算法与MNIST实践

一、GBDTGBDT(GradientBoostingDecisionTree)，梯度提升决策树。是一种基于决策树的集成算法。GBDT=GradientBoosting+DecisionTreeGBDT=GradientBoosting+DecisionTreeGBDT=GradientBoosting+DecisionTree其中GradientBoosting是集成方法boosting中的一种

rosie_xue118·2023-01-17 13:39

Xgboost与GBDT的区别

XGBoost是使用梯度提升框架实现的高效、灵活、可移植的机器学习库，全称是eXtremeGradientBoosting，是对于GBDT(GBM)的一个优化以及C++实现。

rexyang97·2023-01-17 13:08

机器学习——梯度提升决策树（GBDT）

——卷积神经网络（CNN）机器学习——循环神经网络（RNN）机器学习——长短期记忆（LSTM）机器学习——决策树（decisiontree）机器学习——随机森林（Randomforest）机器学习——XGboost

白天数糖晚上数羊·2023-01-17 12:17

Simulink 自动代码生成电机控制：非线性磁链观测器

目录电机方程电压方程磁链方程定义状态变量和输出变量非线性观测器方程电角度的计算--锁相环锁相环调参电机方程电压方程磁链方程定义状态变量和输出变量非线性观测器方程在对反电势进行积分获得磁链的过程中，最担心的就是直流偏置或积分漂移

卡洛斯伊·2023-01-17 10:00

快速修改VESC的源代码中的配置参数

VESC确实是个好东西，其开源代码也提供了多种使用方式，本杰明大神提供的VESC_Tools也是个大杀器，参数识别和调参都特别的方便。

JaySur·2023-01-17 10:28

【机器学习】OneVsRestClassifier的网格调参如何实现

最近在进行多分类问题中，用到了OneVsRestClassifier模型，但是遇到了一个比较困惑的问题，那就是如何有效的调参？

旅途中的宽~·2023-01-17 10:57

连载｜GBDT如何进行回归和分类

GBDT在前几年的机器学习竞赛以及工作中，人们使用着各种传统算法进行调参取得性能的提升，突然有一天杀出了一种名为GBDT的算法，改变了当前的格局，该算法在不同的场景中总是能够产生很好的效果，本文就让我们来了解一下

二哥不像程序员·2023-01-17 09:42

机器学习 | GBDT+XGBoost知识补充及梳理

GBDT+XGBoost知识补充及梳理1前言2涉及GBDT和XGBoost的面试题2.1选一个你最擅长的机器学习算法说一说？2.2GBDT为什么用负梯度来代替误差？2.3GBDT如何做分类？

写代码的阿呆·2023-01-17 09:12

机器学习 | XGBoost

一.基本原理在GBDT拟合残差的基础上做泰勒二阶展开，引入正则项，在工程方面实现了特征方面的并行二.优缺点优点精度更高：GBDT只用到一阶泰勒展开，而XGBoost对损失函数进行了二阶泰勒展开。

奔跑的蜗牛君666·2023-01-17 09:09

HuaPu在学：机器学习——sklearn【随机森林】

oob_score][重要属性和接口][Bonus：Bagging的另一个必要条件]三、RandomForestRegressor[criterion][重要属性和接口]实例：用随机森林回归填补缺失值机器学习中的调参

四号花圃·2023-01-16 17:09

BERT蒸馏完全指南｜原理/技巧/代码

如何调参？蒸馏代码怎么写？有现成的吗？

zenRRan·2023-01-16 15:48

AI技术如何做工程？

早期调参早期

Tom Hardy·2023-01-16 15:43

特征重要性计算方法及神经网络的特征重要性

1几种常用的特征重要性计算方法1.1树模型特征重要性像xgboost、lightgbm等树模型都有自己计算特征重要性的方法，其特征重要性与特征使用次数和使用特征时带来的增益有关系。

wbbhcb·2023-01-16 15:43

python 分类变量xgboost_具有贝叶斯优化的XGBoost和随机森林

作者|EdwinLisowski编译|CDA数据分析师原文|XGBoostandRandomForestwithBayesianOptimisation在这篇文章中，我们将介绍带有贝叶斯优化算法的两种流行的算法即

赭哲·2023-01-16 12:14

xgboost参数_具有贝叶斯优化的XGBoost和随机森林

作者|EdwinLisowski编译|CDA数据分析师XGBoostandRandomForestwithBayesianOptimisation在这篇文章中，我们将介绍带有贝叶斯优化算法的两种流行的算法即

weixin_39707536·2023-01-16 12:14

validation_data作用

这样可以方便我们及时调整参数针对超参的选择我们是根据验证集上的效果来进行调整的，因此验证集可以看做参与到“人工调参”的训练过程；2）注意训练集、验证集和测试集应该服从同一数据分布，这样我们才能进行玄学调参

weixin_30363981·2023-01-16 11:07

Keras中的fit函数训练集，验证集和测试集

2.关于训练集，验证集和测试集：其中验证集是从训练集中抽取出来用于调参的，而测试集是和训练集无交集的，用于测试所选参数用于该模型的效果的。在Keras中，验证集的划分只要在fi

Study Hard and On·2023-01-16 11:07

深度学习项目入门

文章目录项目整体流程定义网络加载数据集优化参数设置训练验证关于类别的重要补充自定义网络经验本项目模块解析scse模块复现示例双分支unet复现示例调参经验优化器与学习率选择梯度消失/爆炸loss波动很大我的建议是直接从相关的简单项目入手

IIDEAT·2023-01-16 08:33

PID控制算法学习与Matlab仿真

文章目录起因算法原理算法解析调参小技巧Matlab仿真起因PID控制算法应该是包括工业机器人等各种行业和领域中非常常用的一种控制算法了。

Jace Lee·2023-01-15 23:43

机器学习模型融合案例

知乎主页地址模型融合目标：对于多种调参完成的模型进行模型融合完成对于多种模型的融合，提交融合结果1：内容介绍模型融合大体来说有如下的类型方式：1：简单加权融合:回归（分类概率）：算术平均融合（Arithmeticmean

奥卡姆的剃刀·2023-01-15 18:11

机器学习模型知乎_【机器学习】模型融合方法概述

我理解的Kaggle比赛中提高成绩主要有3个地方特征工程调参模型融合之前每次打比赛都只做了前两部分，最后的模型融合就是简单的加权平均，对于进阶的Stacking方法一直没尝试，这几天摸索了一下还是把Stacking

weixin_39753397·2023-01-15 18:41

二手车价格预测task05:模型融合

二手车价格预测(河北邀请赛)task05:模型融合模型融合的目标对于多种调参完成的模型进行模型融合。完成对于多种模型的融合，提交融合结果并打卡。

DDxuexi·2023-01-15 18:40

用scikit-learn学习DBSCAN聚类

在DBSCAN密度聚类算法中，我们对DBSCAN聚类算法的原理做了总结，本文就对如何用scikit-learn来学习DBSCAN聚类做一个总结，重点讲述参数的意义和需要调参的参数。

weixin_34414196·2023-01-15 17:27

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