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xgboost调参
机器学习算法学习-梯度提升树(GBDT)
由其衍生的lightGBR以及
Xgboost
都是非常实用的数据分析工具。
Kiroro
·
2024-01-07 13:50
回首2023,期待2024!
在改变中到来2023年1月1日,我从成都冷清的学校回到了哈尔滨的老家,开始了保研之前的最后一个寒假当时的目标是将之前的科研理论转化为实际,生产出一篇sci,助力保研加分星移斗转,事与愿违,枯燥的编程和
调参
让我怀疑这份工作的价值
Chowley
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2024-01-07 07:33
生活
生活
程序人生
Xgboost
: bst.best_iteration 和 bst.best_ntree_limit 有什么区别?
当我使用
xgboost
为2-catesclassificationproblem训练我的数据时,我想使用提前停止来获得最佳模型,但我对在我的预测中使用哪一个感到困惑,因为提前停止将返回3个不同的选择。
lizz2276
·
2024-01-07 03:29
机器学习
人工智能
竞赛保研 基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络 情感分类 情感分析 情感识别 评论情感分类
3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps部分3.41max部分3.5concat1max部分3.6关键代码4实现效果4.1测试英文情感分类效果4.2测试中文情感分类效果5
调参
实验结论
iuerfee
·
2024-01-06 20:30
python
uView的NoticeBar 滚动通知自带的bug之获取不到click的索引
官方说的点击通知滚动条可以拿到每一项的索引:但是拿到的回
调参
数是默认的事件对象e实际业务需求:让通知栏竖向滚动,需要设置direction="column"属性,点击每一项滚动项跳转到对应的详情页因为是竖向滚动所以改动其
KeepThinkig
·
2024-01-06 07:47
bug
以典型二分类问题为例,详细讲解
XGBoost
代码实现及应用
以蘑菇是否有毒的二分类问题为例子详细讲解
XGBoost
原理及代码实现为什么要学习
XGBoost
XGBoost
的原理搭建
XGBoost
运行环境
XGBoost
默认方式实现二分类问题
XGBoost
数据可视化,
学兔兔VIP
·
2024-01-06 04:34
机器学习
人工智能
信息可视化
集成学习
决策树
GBDT、
XGBoost
、LightGBM的区别与联系
XGBoost
(eXtremeGradientBoosting)华盛顿大学的陈天奇博士开发,它是Gra
徐卜灵
·
2024-01-05 19:32
GEE土地分类:土地分类精度评定和分类后影像进行(Kmeans,Gmeans,SNIC (Simple Non-Iterative Clustering)聚类分析和滤波(focal_mode)分析
而滤波则使用focal通过
调参
来进行分析。从而实现土地分类后的后处理。简介使用聚类分析和滤波分析来进一步处理土地分类后的影像数据。聚类分析可以帮助您识别影像中的相似区域。
此星光明
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2024-01-05 18:07
gee土地分类专栏
GEE案例分析
集群
滤波
聚类
土地分类
kmeans
gmeans
gee
【JVM】内存模型(
调参
调优、GC、对象池、内存泄漏)
jvm内存模型JVM内存模型是Java虚拟机规范中定义的一种内存模型,用于规范Java程序在不同线程之间的共享内存访问行为。在JVM内存模型中,将内存分为主内存和工作内存。主内存是所有线程共享的内存区域,包括Java堆、方法区等。而工作内存则是每个线程私有的内存区域,用于存储线程执行过程中的局部变量、临时变量等。在Java程序中,当一个线程执行时,它会将主内存中的共享变量拷贝一份到自己的工作内存中
锅巴编程
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2024-01-05 12:12
jvm
java
XGBoost
参数调优完全指南(附Python代码)
1.简介如果你的预测模型表现得有些不尽如人意,那就用
XGBoost
吧。
XGBoost
算法现在已经成为很多数据工程师的重要武器。它是一种十分精致的算法,可以处理各种不规则的数据。
婉妃
·
2024-01-05 06:16
《人机博弈》摘录(七)估值核心
(2)爬山法,HillClimbing,每次微
调参
数,统计
不会游的海鸥
·
2024-01-04 19:34
毕业设计:基于机器学习
xgboost
lgbm adaboost 的空气质量预测pm2.5‘, ‘so2‘, ‘no2‘ 完整代码数据-可直接运行
项目详细视频讲解介绍:基于机器学习
xgboost
lgbmadaboost的空气质量预测-完整代码数据可直接运行_哔哩哔哩_bilibili数据展示:运行结果展示:项目代码:fromsklearnimportpreprocessingimportrandomfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessi
甜辣uu
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2024-01-04 16:03
计算机毕设项目大全
机器学习
人工智能
毕业设计
xgboost
adaboost
空气质量预测
pm2.5
随机森林,Random Forests Classifiers/Regressor
RandomForestsClassifiers(离散型)1.1数据处理1.2建模1.3特征值权值分析1.4特征值的缩减二、RandomForestsRegressor(连续型)2.1数据处理2.2建模2.3
调参
介绍
取名真难.
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2024-01-04 15:27
机器学习
机器学习
python
数据挖掘
随机森林
人工智能
调参
转载https://www.sohu.com/a/241208957_787107基本原则:快速试错一些大的注意事项:1.刚开始,先上小规模数据,模型往大了放,只要不爆显存,能用256个filter你就别用128个.直接奔着过拟合去.没错,就是训练过拟合网络,连测试集验证集这些都可以不用.为什么?+你要验证自己的训练脚本的流程对不对.这一步小数据量,生成速度快,但是所有的脚本都是和未来大规模训练一
三点水_787a
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2024-01-04 13:41
Halcon颜色提取,基于MLP自动颜色提取功能
但是使用RGB进行
调参
时又很难达到所需要的效果(异常区域过多不好处理)。在Halcon中,halcon对颜色提取采用MLP(多层感知模型)的形式实现对图像颜色的识别和分类。
爱炸薯条的小朋友
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2024-01-04 07:15
halcon
halcon算子
人工智能
AutoSub 中文视频字幕生成,语音识别翻译的工具
AutoSub使用记录AutoSubAutoSub新工具可
调参
数AutoSubAutosub是用于自动语音识别和字幕生成的实用程序。
棋圣阳阳阳
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2024-01-04 06:49
音视频
语音识别
xcode
uni原生导航栏切换监听方法
onTabItemTap(e){/*tab切换时更新统计*///console.log('cardtab',e);this.getCountData();//调取接口的方法名},onTabItemTap回
调参
数说明如下属性类型说明
qq_43628158
·
2024-01-03 10:09
uni学习整理
前端
javascript
uni-app
XGBoost
筛选特征时的重要性分析图
一、数据集使用波士顿房价数据集,通常包含以下特征(这些特征名称应与你的数据集一致):CRIM:城镇人均犯罪率ZN:占地面积超过25,000平方英尺的住宅用地比例INDUS:城镇非零售商用土地比例CHAS:查尔斯河虚拟变量(如果边界是河流,则为1,否则为0)NOX:一氧化氮浓度(百万分之一)RM:每个住宅的平均房间数AGE:1940年之前建造的自住房屋的比例DIS:距离五个波士顿就业中心的加权距离R
清木!
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2024-01-03 01:21
画图
遥感
机器学习
2018年1月29日
但是深度学习模型还是不会
调参
啊……中午在食堂解决,下午则基本是摸鱼为主……PRML也看了一点,不过第三章中后期还是看不懂就跳到第四章了,感觉又犯了心浮气躁
真昼之月
·
2024-01-02 19:22
XGBoost
理论推导+论文解读-下篇
而在
XGBoost
中,计算增益的公式:Gain=12[GL2HL+λ⏟左子树分数+GR2HR+λ⏟右子树分数−(GL+GR)2HL+HR+λ⏟分裂前分数]−γ⏟新叶节点复杂度\text{Gai
金鸡湖最后的张万森
·
2023-12-31 23:24
集成学习
机器学习
集成学习
机器学习
调参
1首先是数据增强,因为正常情况下,数据量往往不够,因此需要通过裁剪2数据预处理,pca,normalization,whiten3初始化权重Xavier和偏置constant4激活函数sigmoid,tanh,relu5学习率6dropout7正则化避免过拟合8画图看曲线
writ
·
2023-12-31 15:29
【Python特征工程系列】教你利用
XGBoost
模型分析特征重要性(源码)
这是Python特征工程系列原创文章,我的第186篇原创文章。一、问题应用背景介绍:如果有一个包含数十个甚至数百个特征的数据集,每个特征都可能对你的机器学习模型的性能有所贡献。但是并不是所有的特征都是一样的。有些可能是冗余的或不相关的,这会增加建模的复杂性并可能导致过拟合。特征重要性分析可以识别并关注最具信息量的特征,从而带来以下几个优势:改进模型性能能减少过度拟合更快训练和推理增强可解释性前期相
数据杂坛
·
2023-12-31 14:34
特征工程
python
机器学习
人工智能
2019-11-19:
xgboost
用于排序的算法
deftrain_pairwise(self):"""trainandpredictrankingmodelwithpairwisemode"""X,Y,indices,_=self.prepare_data(root_dir+"/data/pairwise_data/train_features.txt.%s"%self.args.task_purpose)dtrain=xgb.DMatrix(
AI_Finance
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2023-12-31 11:40
竞赛保研 基于机器学习与大数据的糖尿病预测
3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE(递归特征消除法)4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价5.3模型参数调优5.4将
调参
过后的模型重新进行训练并与原模型比较
iuerfee
·
2023-12-31 06:05
python
【Latex错误:】Package fontspec: The font “SIMLI“ cannot be found. LaTex [行 37,列1]
Thefont"SIMLI"cannotbefound.LaTex[行37,列1]解决方案错误详情如下图所示:最近使用latex写毕业论文,效率是快,但是出些一些错误就难得搞了,上面的问题一直困扰我一周之久,起因是在
调参
考文献格式时候一直调不到
异乡人hl
·
2023-12-31 02:58
其他
双语!性能优越|融合黏菌和差分变异的量子哈里斯鹰算法SDMQHHO
HarrisHawksOptimization,HHO).HHO是Heidari等[1]于2019年提出的一种新型元启发式算法,设计灵感来源于哈里斯鹰在捕食猎物过程中的合作行为以及突然袭击的狩猎风格,具有需
调参
数少
KAU的云实验台
·
2023-12-30 11:26
哈里斯鹰优化算法
MATLAB
python
算法
python
matlab
catboost回归自动
调参
importosimporttimeimportoptunaimportpandasaspdfromcatboostimportCatBoostRegressorfromsklearn.metricsimportr2_score,mean_squared_errorfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitX_train=data.drop(
兔兔爱学习兔兔爱学习
·
2023-12-30 10:10
python
机器学习
人工智能
深度学习
神经网络
模型
调参
模型
调参
模型
调参
的具体操作1.学习目标2.模型对比与性能2.1逻辑回归2.2决策树模型2.3集成模型集成方法(ensemblemethod)2.4模型评估方法3.模型
调参
的三种方法3.1贪心算法3.2网格
调参
alstonlou
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2023-12-28 23:43
数据挖掘
数据挖掘(作业3
任务一对以下数据集使用K均值聚类算法:1)观察实验结果是否符合预期;2)利用SSE标准确定K值;3)自行
调参
并观察对聚类结果的影响。注意:需要把类别信息去掉。
全是头发的羊羊羊
·
2023-12-28 11:59
数据挖掘
人工智能
通过使用SVM对鸢尾花数据集进行分类,掌握SVM分类器的原理与使用方法,了解
调参
对分类准确率的影响。
一、实验目的通过使用SVM对鸢尾花数据集进行分类,掌握SVM分类器的原理与使用方法,了解
调参
对分类准确率的影响。
2450哥
·
2023-12-28 05:39
人工智能
机器学习
支持向量机
基于随机森林模型的红酒品质分析
2.1查看数据基本情况2.2处理数据集2.3探索特征属性和目标属性的相关性2.4清洗数据2.5选取训练和测试数据2.6标准化处理三、机器学习建模3.1机器学习模型选择3.2训练模型3.3预测结果判断四、
调参
五
mumumuw
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2023-12-27 00:54
用Python玩转数据学习记录
随机森林
python
pandas
23 在HST场景中,考虑物理层相关技术
文章目录实验参数A:解
调参
考信号(DMRS)1DMRS分配图2实验结果图figur3figur43.实验结论B映射资源元素。
山丘之王岳岳
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2023-12-26 21:22
5G
NR
NTN
PHY文献阅读
5G
随机森林
调参
随机搜索:首先,为随机森林回归器定义超参数的随机网格。然后,您可以使用基于指定的随机网格搜索最佳超参数。RandomizedSearchCV从随机搜索中提取最佳估计量()。best_random随机搜索模型的评估:在测试集上评估基本随机森林回归器()的性能。base_model接下来,通过测试集上的随机搜索()评估最佳估计器的性能。best_random网格搜索(第一轮):您可以定义一个新的、更具
不做梵高417
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2023-12-26 06:05
随机森林
算法
机器学习
OpenFaceswap 入门教程(3): 软件参数篇!
那么你可以
调参
数试一试,换脸的每一步都可以设置参数。点击放大镜后面的齿轮图标就会显示参数页面。点击IMAGESA后后面的设置图标后显示如上。你可以
托尼是塔克
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2023-12-25 09:02
sklearn网格搜索找寻最优参数
大家好,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,因此需要一种自动化的方法来搜索最佳参数组合。
python慕遥
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2023-12-25 03:58
机器学习与深度学习
sklearn
人工智能
python
决策曲线分析DCA用于lasso回归/随机森林
今天介绍的是如何实现其他模型的DCA,比如lasso回归、随机森林、决策树、SVM、
xgboost
等。这是基于dca.
医学和生信笔记
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2023-12-23 21:29
记一次 Nginx
调参
的踩坑经历
最近在基于SSE(ServerSentEvents)做服务端单向推送服务,本地开发时一切顺利,但是在部署到预发环境时就碰到1个很诡异的问题,这里需要简单介绍下我们的整体架构:整体架构可以看到所有的请求都会先到统一的网关层(对应example.com这个一级域名),然后发到不同的应用对应的docker镜像上,这里不同的应用可以简单地用不同的域名来做表示,例如应用A的域名是A.example.com,
蜗牛东南飞
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2023-12-23 15:02
nginx
运维
Python实现FA萤火虫优化算法优化
XGBoost
回归模型(XGBRegressor算法)项目实战
本项目通过FA萤火虫优化算法寻找最优的参数值来优化
XGBoost
回归模型。2.数据获取本次
胖哥真不错
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2023-12-23 04:18
机器学习
python
python
机器学习
FA萤火虫优化算法
XGBoost回归模型
项目实战
量化交易学习笔记:
XGBoost
在量化选股中的应用
一、引言本篇文章通过借鉴传统机器学习算法——
XGBoost
——对相同的量价因子进行实验,方便与深度学习模型进行对比实践。
朝花夕拾666
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2023-12-23 02:22
量化交易
笔记
机器学习
boosting
DETR 【目标检测里程碑的任务】
因为有了NMS,所以
调参
,训练都会多了一道工序,都会比较复杂和麻烦,不是所有硬件都支持的。所以一个【端到端detr】解决了上述的问题,把目标检测转化成了集合预测的问题。DETR不再出很多冗
MIngo的成长
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2023-12-23 01:44
自然语言处理
人工智能
算法
transformer
目标检测
机器学习算法(12) — 集成技术(Boosting —
Xgboost
分类)
机器学习算法(9)-集成技术(装袋-随机森林分类器和......在这篇文章中,我将解释
XgBoost
分类算法。
无水先生
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2023-12-22 17:23
人工智能
机器学习
机器学习
算法
boosting
每天记录一件值得感恩的事情Day92
同学们太卷了,明天我要继续玄学
调参
~今天用了bpr,明天用wmf试一试~人生海海,祝你有帆也有
写作业去了
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2023-12-22 10:38
模型训练出现 loss = nan
问题:模型不管怎么
调参
数,损失均为nan换了模型层,换了损失函数,还检查了loss的计算方式。还在其他地方验证了loss计算正确。
六和七
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2023-12-21 21:37
ECG
机器学习
深度学习
人工智能
PID算法的应用思路(并级PID)
前言:本章我们会根据实际的情况来介绍PID算法的直立环,速度环,转向环的
调参
技巧。
Young member
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2023-12-21 13:03
算法
【debug】pyinstaller 打包报错
xgboost
.libpath.
XGBoost
LibraryNotFound: Cannot find
XGBoost
Library in the c
python打包报错Cannotfind
XGBoost
Libraryinthec背景solution1solution2solution3notes背景在代码中调用了
xgboost
依赖包在pyinstaller
凭轩听雨199407
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2023-12-21 10:33
经验
python
pycharm
开发语言
常见的分类算法
本文将介绍十种常见的分类算法,包括K-近邻算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法、逻辑回归算法、神经网络算法、随机森林算法、梯度提升算法、AdaBoost算法和
XGBoost
算法。
调钟师
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2023-12-21 01:01
人工智能
算法
深度学习
机器学习
Task4 建模与
调参
使用Lightgbm、
XGBoost
模型、CatBoost模型进行建模:模型
调参
:贪心
调参
方法;采用for循环网格
调参
方法;GridSearchCV贝叶斯
调参
方法:BayesianOptimization
1598903c9dd7
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2023-12-19 16:12
Apollo control之PID算法
Apollostudio官网:Apollo开发者社区(baidu.com)目录1PID简介2PID
调参
思路3代码4解决积分饱和的方法4.1IC积分遇限削弱法4.2BC反馈抑制抗饱和1PID简介PID算法有时间离散的
无意2121
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2023-12-19 01:34
自动驾驶控制算法
自动驾驶
机器人
算法
超详细 | 哈里斯鹰优化算法原理、实现及其改进与利用(Matlab/Python)
具有需
调参
数少、原理简单易实现、局部搜索能力强等优点。
KAU的云实验台
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2023-12-18 23:12
MATLAB
智能优化算法
哈里斯鹰优化算法
算法
matlab
python
notes2
机器学习ROC曲线、AUC、PR曲线等决策树,ID3、C4.5、CART决策树,随机森林、Adaboost、GBDT决策树,
XGBoost
、LightGBM逻辑回归,L1L2正则化熵,KL散度,交叉熵micro-f1
lym94
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2023-12-18 14:53
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