xgboost调参第6页

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

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

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·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

iuerfee·2023-12-31 06:05

【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

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

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

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·2023-12-28 23:43

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

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

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·2023-12-27 00:54

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·2023-12-26 21:22

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417·2023-12-26 06:05

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·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·2023-12-25 03:58

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·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·2023-12-23 15:02

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·2023-12-23 04:18

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。

朝花夕拾666·2023-12-23 02:22

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·2023-12-23 01:44

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·2023-12-22 17:23

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·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。

六和七·2023-12-21 21:37

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·2023-12-21 13:03

【debug】pyinstaller 打包报错 xgboost.libpath.XGBoostLibraryNotFound: Cannot find XGBoost Library in the c

python打包报错CannotfindXGBoostLibraryinthec背景solution1solution2solution3notes背景在代码中调用了xgboost依赖包在pyinstaller

凭轩听雨199407·2023-12-21 10:33

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·2023-12-21 01:01

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

1598903c9dd7·2023-12-19 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2121·2023-12-19 01:34

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·2023-12-18 23:12

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

lym94·2023-12-18 14:53

如何选择深度强化学习算法：MuZero/SAC/PPO/TD3/DDPG/DQN/等算法

请根据实际任务需要去选择他们，在强化学习的子领域（多智能体、分层强化学习、逆向强化学习也会以它们为基础开发新的算法）：离散动作空间推荐：DuelingDoubleDQN（D3QN）连续动作空间推荐：擅长调参就用

汀、人工智能·2023-12-18 12:18

股票价格预测 | Python实现基于ARIMA和LSTM的股票预测模型（含XGBoost特征重要性衡量）

文章目录效果一览文章概述模型描述源码设计效果一览文章概述Python实现基于ARIMA和LSTM的股票预测模型（Stock-Prediction）DataExtractionFormattingdatafortimeseriesFeatureengineering（FeatureImportanceusingX

算法如诗·2023-12-18 12:36

19 高速列车场景下3Gpp 5G NR的DMRS设计与评估

文章目录解决问题设计DMRS仿真参数仿真结果解决问题多普勒/扩展影响十分显著，设计用于信道估计时，需要考虑解调参考信号，5G用DMRS结构而不是CRS结构，因此需要为高速UE设计DMRS结构，DMRS设计是为了提高信道估计并减低

山丘之王岳岳·2023-12-18 09:09

分布式事务的四种解决方案

一、两阶段提交（2PC）两阶段提交（Two-phaseCommit，2PC），通过引入协调者（Coordinator）来协调参与者的行为，并最终决定这些参与者是否要真正执行事务。

青春埋在这·2023-12-18 09:34

xgboost机器学习算法通俗理解

本算法是GBDT的一种可以通过两个生活中的例子来了解xgboost其思想：XGBoost（eXtremeGradientBoosting）是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree

DJ.马·2023-12-18 06:39

SpringBoot进行自然语言处理，利用Hanlp进行文本情感分析

：CSDN主页放风讲故事每日一句：努力一点，优秀一点目录文章目录**目录**一、说明二、自然语言处理简介三、Hanlp文本分类与情感分析基本概念语料库用Map描述用文件夹描述数据集实现训练分词特征提取调参调参训练模型分类情感分析四

放风讲故事·2023-12-18 03:45

基于DigiThread的仿真模型调参功能

仿真模型调参是指通过调整模型内部的参数值，使仿真模型的输出更符合实际系统的行为或者预期结果的过程。

迪捷软件·2023-12-17 23:53

C# WPF上位机开发（内嵌虚拟机的软件开发）

这中间，开发者可以自己调参数、写脚本，十分方便。在所有的配置都ok之后，直接导出为c、c#code，变成最终的软件输出，部署到客户的电脑上面。其实要做到这一点，也不是很复杂。一种

嵌入式-老费·2023-12-17 07:03

时序预测 | Python实现GRU-XGBoost组合模型电力需求预测

时序预测|Python实现GRU-XGBoost组合模型电力需求预测目录时序预测|Python实现GRU-XGBoost组合模型电力需求预测预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果基本描述该数据集因其每小时的用电量数据以及

机器学习之心·2023-12-17 04:04

时序预测 | Python实现LSTM-Attention-XGBoost组合模型电力需求预测

时序预测|Python实现LSTM-Attention-XGBoost组合模型电力需求预测目录时序预测|Python实现LSTM-Attention-XGBoost组合模型电力需求预测预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果基本描述该数据集因其每小时的用电量数据以及

机器学习之心·2023-12-17 04:04

50 行代码，看 Python + OpenCV 玩转实时图像处理！

初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼，这里给各位分享一个小项目，可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点，也可对各位调参、测试有一定帮助，项目演示效果如下

爬遍天下无敌手·2023-12-16 15:47

cvtcolor python opencv_Python + OpenCV 玩转实时图像怎么处理呢？看我50行代码解决

在学到OpenCV图像处理肯定会遇到过这些问题，比如说高斯函数、滤波处理、阈值二值化等，在这里呢，我给大家分享一个小的项目案例，大家可以结合我的案例，通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点，也可对各位调参

weixin_39920397·2023-12-16 15:46

算法工程师-机器学习面试题总结(8)

目录1.Xgboost和GBDT有什么异同？优点是什么？2.为什么xgboost训练会那么快，主要优化点是什么？3.xgboost是如何处理缺失值的？

学术菜鸟小晨·2023-12-16 15:34

lightgbm调参的关键参数

提高准确率：learning_rate:学习率.默认值：0.1调参策略：最开始可以设置得大一些，如0.1。调整完其他参数之后最后再将此参数调小。

徐卜灵·2023-12-16 04:42

(代码详解)绘制气泡图+详细讲解图例设置+如何正确理解气泡图+气泡大小、颜色+调参

目录气泡图简介：一、导入库二、准备数据三、画气泡图--基础版四、画气泡图--进阶版一(控制气泡大小)解读气泡图：五、画气泡图--进阶版二(控制气泡颜色)(一)用参数c控制气泡颜色(二)用for循环的方法控制气泡颜色(三)给气泡分配指定的颜色(调整气泡颜色分配)六、添加图例(一)图例的一些基本设置--参数讲解(二)图例的排列方式--横向排放(三)调整图例可视化图形大小及透明度(四)给图例添加标题(五

青春之我_XP·2023-12-16 00:29

(代码详解)pyecharts画折线图+多条折线图+参数讲解+美化(有数据)

目录一、完整代码二、调参目的介绍三、代码详解(分段介绍)第一步：导入库第二步：导入数据第三步：处理数据第四步：创建一个名为"line"的Line对象第五步：添加数据第六步：设置全局选项(1)折线图标题设置

青春之我_XP·2023-12-16 00:59

(代码详解)plt.bar()+plt.text()+画直方图/柱状图+调参美化+修改图的背景颜色+添加网格线+设置直方图的随机填充颜色

目录一、目的：二、数据集：三、完整代码：四、代码解析(上面的完整代码分开讲解)：(一)plt.bar()参数补充1：分别给每根柱子设置宽度补充2：使每根柱子的填充颜色随机(二)plt.tetx()参数(三)修改背景颜色(四)添加网格线(五)写个for循环，将plt.bar()和plt.text()整合到一起一、目的：下面介绍如何利用python画直方图/柱状图，并且美化，得到如下图：二、数据集：导

青春之我_XP·2023-12-16 00:58

Course2-Week4-决策树

构建决策树——多元输入特征2.4构建决策树——连续的输入特征2.5构建回归树——连续的输出结果(选修)2.6代码实现-递归构建单个决策树3.决策树集合3.1使用决策树集合3.2袋装决策树3.3随机森林3.4XGBoost

虎慕·2023-12-16 00:28

特权FPGA学习笔记

vivadoHLS------------->RTL门电路，省去了HDL语言的中间转换，可以看作是C向C#的演进，基于zynq面向以前使用C的开发人员，但是个人觉得，HDL存在且未被C取代，工具的着眼点就是面向底层调参

chinxue2008·2023-12-15 11:25

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