xgboost 第18页

xgboost的plot_importance绘图时出现的f0、f1、f2、f3、f4、f5等改为对应特征的字段名

将xgboost的plot_importance绘图时出现的f0、f1、f2、f3、f4、f5等改为对应特征的字段名xgboost输出特征重要度操作总结进入xgboost.plot_importance

若星汉灿烂·2022-12-18 16:28

Xgboost中特征重要性计算方法详解

1.plot_importance方法xgboost中的plot_importance方法内置了几种计算重要性的方式。

bitcarmanlee·2022-12-18 16:56

【ML】基于机器学习的房价预测研究（系列6：卷积神经网络模型）

基于机器学习的房价预测研究（附完整代码和数据集），系列6：卷积神经网络数据的获取、读取、预处理、划分等请见这篇文章：【ML】基于机器学习的房价预测研究（系列1：数据集）【ML】基于机器学习的房价预测研究（系列2：XGBoost

机器不学习我学习·2022-12-18 16:26

【ML】基于机器学习的房价预测研究（系列5：单向LSTM模型，增强版）

基于机器学习的房价预测研究（附完整代码和数据集），系列5：LSTM模型，增强版数据的获取、读取、预处理、划分等请见这篇文章：【ML】基于机器学习的房价预测研究（系列1：数据集）【ML】基于机器学习的房价预测研究（系列2：XGBoost

机器不学习我学习·2022-12-18 16:25

【解决方案】成功解决将XGBoost中plot_importance绘图时出现的f0、f1、f2、f3、f4、f5等改为对应特征的字段名

1.问题描述使用XGBoost中的plot_importance绘制特征重要性图时，纵坐标并不是特征名，而是f0、f1、f2、f3、f4、f5…fn等一系列符号。

机器不学习我学习·2022-12-18 16:55

【ML】XGBoost中plot_importance参数详解

plot_importance()默认参数如下：plot_importance(booster,ax=None,height=0.2,xlim=None,ylim=None,title='Featureimportance',xlabel='Fscore',ylabel

机器不学习我学习·2022-12-18 16:55

【ML】基于机器学习的房价预测研究（系列4：单向LSTM模型）

基于机器学习的房价预测研究（附完整代码和数据集），系列4：LSTM模型数据的获取、读取、预处理、划分等请见这篇文章：【ML】基于机器学习的房价预测研究（系列1：数据集）【ML】基于机器学习的房价预测研究（系列2：XGBoost

机器不学习我学习·2022-12-18 07:44

2022讯飞——糖尿病遗传风险检测挑战赛解决方案

赛事背景1.读取数据2.数据探索及预处理2.1缺失值2.2分析字段类型2.3计算字段相关性3.特征工程3.1特征构造4.模型训练4.1LightGBM(0.96206)4.2随机森林（0.96324）4.3XGBoost

Kevin Davis·2022-12-17 12:03

风控场景中值得收藏的10个经典算法模型的实操与应用

在模型具体实现的过程中，采用的机器学习算法在很多情况下与分类场景比较类似，比如决策树、随机森林、XGBoost、KNN等，都可以解决回归与分类问题，而传统算法线性回归、逻辑回归等，这些算法是仅能实现回归或分类某一问题场景的

番茄风控·2022-12-17 11:10

【ML】基于机器学习的房价预测研究（系列3：线性回归模型）

基于机器学习的房价预测研究（附完整代码和数据集），系列3：线性回归模型数据的获取、读取、预处理、划分等请见这篇文章：【ML】基于机器学习的房价预测研究（系列1：数据集）【ML】基于机器学习的房价预测研究（系列2：XGBoost

机器不学习我学习·2022-12-16 16:00

机器学习：xgboost原理及实践

文章目录xgboost原理及实践1.前言2.什么是集成学习？

阳阳yyx·2022-12-16 15:59

机器学习之随机森林、GBDT、Xgboost

随机森林、GBDT与Xgboost详细推导一.决策树——有监督学习二.随机森林三.GBDT四.Xgboost四.参考文献及链接写在前面的话：这部分内容主要是基本概念与实现方法，便于回顾使用。

小木木木木木mu·2022-12-16 15:27

【机器学习】树及其组合算法（二）（Bagging，Boosting，GBDT，XGboost，Adaboost，随机森林）

测试误差的估计2.4Bagging袋装法的缺点3随机森林3.1随机森林降低树间相似性的基本策略：3.2随机森林建模过程4AdaBoost5GBDT5.1提升树5.2梯度提升算法5.3GBDT算法用于分类6XGBoost

Lianyudedouzi·2022-12-16 15:25

机器学习项目中Xgboost深入理解（二）梯度及GB的理解

Xgboost与GBDT同源，那么所谓的梯度是什么意思呢？G、B又代表什么。1.梯度Gradient梯度是一个向量（矢量），表示梯度是方向导数在某一点的最大值。

云从天上来·2022-12-16 15:54

机器学习模型与算法最全分类汇总

包括线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析、近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林

Imagination官方博客·2022-12-16 06:10

2022吴恩达机器学习课程学习笔记（第二课第四周）

2022吴恩达机器学习课程学习笔记（第二课第四周）决策树模型学习过程纯度选择拆分：信息增益整合One-hot编码连续值特征回归树使用多个决策树有放回抽样随机森林XGBoost何时使用决策树决策树模型举例解释决策树是如何工作的

Ys能保研·2022-12-16 04:27

sklearn与XGBoost

1在学习XGBoost之前1.1xgboost库与XGB的sklearnAPI陈天奇创造了XGBoost算法后，很快和一群机器学习爱好者建立了专门调用XGBoost库，名为xgboost。

momokofly·2022-12-16 02:00

lgg7深度详细参数_机器学习超详细实践攻略(9)：决策树算法使用及小白都能看懂的调参指南...

决策树算法在工业中本身应用并不多，但是，目前主流的比赛中的王者，包括GBDT、XGBOOST、LGBM都是以决策树为积木搭建出来的，所以理解决策树，是学习这些算法的基石，今天，我们就从模型调用到调参详细说说决策树的使用方法

weixin_40003478·2022-12-15 14:21

优先深度搜索判断曲线相交_机器学习超详细实践攻略(9)：决策树算法使用及小白都能看懂的调参指南...

决策树算法在工业中本身应用并不多，但是，目前主流的比赛中的王者，包括GBDT、XGBOOST、LGBM都是以决策树为积木搭建出来的，所以理解决策树，是学习这些算法的基石，今天，我们就从模型调用到调参详细说说决策树的使用方法

奶茶余香·2022-12-15 14:20

Python多元线性回归、机器学习、深度学习在近红外光谱分析中的实践

多元线性回归及其在近红外光谱分析中的应用、BP神经网络及其在近红外光谱分析中的应用、支持向量机（SVM）及其在近红外光谱分析中的应用、决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM

xiao5kou4chang6kai4·2022-12-15 10:33

xgboost python分类_xgboost-Python代码详解

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频)xgboost官网教程https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/python_intro.html

weixin_39942033·2022-12-15 08:36

【机器学习】机器学习模型解释神器：Shapash

Shapash适用于大多数sklearn、lightgbm、xgboost、catboost模型

风度78·2022-12-15 05:25

丰富 TF Serving 生态，爱奇艺开源灵活高性能的推理系统 XGBoost Serving

为弥补目前社区在生产环境可用的支持GBDT模型、GBDT+FM二分类模型及GBDT+FM多分类模型部署的推理系统的空白，爱奇艺设计开发了灵活、高性能的XGBoostServing推理系统，并在内部多个业务落地使用

爱奇艺技术产品团队·2022-12-14 23:11

评分卡模型构建(含泪总结精华!!)

五评分卡模型构建学习目标掌握KS值的计算方法知道评分映射方法知道XGBoost和LightGBM基本原理掌握使用lightGBM进行特征筛选的方法应用toad构建评分卡模型1模型构建流程1.1实验设计新的模型能上线一定要比原有方案有提升

莽撞少年·2022-12-14 16:05

申请评分卡的构建

主要流程：（1）探索性数据分析；（2）通过IV、PSI等指标以及逐步回归对入模变量进行筛选，并结合业务经验对剔除变量进行剔除原因分析；（3）基于Logistic算法进行建模，利用Xgboost算法建模进行模型效果比较

低调隐忍see·2022-12-14 16:56

【ML】基于机器学习的房价预测研究（系列2：XGBoost模型）

本次实战的项目是：基于机器学习的房价预测研究（附完整代码和数据集），系列2：XGBoost模型数据的获取、读取、预处理、划分等请见这篇文章：【ML】基于机器学习的房价预测研究（系列1：数据集）接着上篇文章

机器不学习我学习·2022-12-13 23:44

python,xgboost使用

目前主要是用两个接口#Scikit-Learn的APIfromxgboostimportXGBClassifier#xgboost自带APIimportxgboostasxgbXGBClassifier

BeaNewer·2022-12-13 20:23

python xgboost用法_XGBoost类库使用小结

在XGBoost算法原理小结中，我们讨论了XGBoost的算法原理，这一片我们讨论如何使用XGBoost的Python类库，以及一些重要参数的意义和调参思路。

层楼酱·2022-12-13 20:52

xgboost算法 c语言,实战微博互动预测之三_xgboost答疑解惑

weixin_39860349·2022-12-13 20:51

python xgboost调参_模型融合---Xgboost调参总结

一、xgboost简介：全称：eXtremeGradientBoosting作者：陈天奇(华盛顿大学博士)基础：GBDT所属：boosting迭代型、树类算法。

weixin_39818691·2022-12-13 20:21

python xgboost调参_XGBoost从原理到调参

承接上文挂枝儿：再从GBDT到XGBoost!

宏观经济算命椰·2022-12-13 20:51

python xgboost用法_XGBoost使用教程（纯xgboost方法）一

一、导入必要的工具包#导入必要的工具包importxgboostasxgb#计算分类正确率fromsklearn.metricsimportaccuracy_score二、数据读取XGBoost可以加载

魔将·2022-12-13 20:51

XGboost有关参数及其使用（PYTHON）

首先介绍一下数据集：1：生成数据集：可以用来分类任务，可以用来回归任务，可以用来聚类任务，用于流形学习的，用于因子分解任务的用于分类任务和聚类任务的：这些函数产生样本特征向量矩阵以及对应的类别标签集合make_blobs：多类单标签数据集，为每个类分配一个或多个正太分布的点集make_classification：多类单标签数据集，为每个类分配一个或多个正太分布的点集，提供了为数据添加噪声的方式，

knowfarhhy·2022-12-13 20:19

【工程应用】XGBoost应用（Python）

XGBoost是eXtremeGradientBoosting的缩写，它是一个十分强大的Boosting算法工具包。XGBoost在并行计算效率、缺失值解决、抑制过拟合、预测泛化能力上都变现十分优良。

CC‘s World·2022-12-13 20:18

Python训练自定义损失函数与评价指标的XGBoost，并在Java环境调用模型

1.XGBoost自定义损失函数与评价指标（python）在python中，有两种调用xgboost模型的方法，分别成为xgboost原生接口方法，和xgboost的sklearn接口方法。

qiyou1998_·2022-12-13 20:17

python 基于xgboost预测波士顿房价

一、意义这是一个机器学习练习项目，旨在熟悉xgboost的建模过程和数据分析的思路，目标数据选取sklearn自带数据集——波士顿房价二、开始1.导入要用的库fromsklearn.datasetsimportload_bostonimportpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportprepr

娃要大红花·2022-12-13 20:46

Python机器学习（六）-XGBoost调参

XGBoost及调参简介XGBoost(eXtremeGradientBoosting)是GradientBoosting算法的一个优化的版本，是大牛陈天奇的杰作

lizz2276·2022-12-13 20:45

机器学习算法（六）: 基于XGBoost的分类预测(基于天气数据集的XGBoost分类实战)

机器学习算法（六）:基于XGBoost的分类预测1.实验室介绍1.1XGBoost的介绍XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统。

废物药浪学代码·2022-12-13 20:15

【机器学习与算法】python手写算法：xgboost源码复现

【机器学习与算法】python手写算法：xgboost源码复现背景知识上代码结果对比1、目标函数：linear2、目标函数：logistic背景知识关于XGB原理的解释与推导，最好就直接参看原作者陈天奇大神的

白白的一团团·2022-12-13 20:42

通过python自带的xgboost 进行预测

#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonFriAug1915:25:352022@author:123"""importxgboostasxgbimportnumpyimportpandasaspdtraindata

左儿筱羽·2022-12-13 20:40

机器学习-sklearn第十八天——笔记

目录XGBoost(下)4XGBoost应用中的其他问题4.1过拟合：剪枝参数与回归模型调参4.2XGBoost模型的保存和调用4.2.1使用Pickle保存和调用模型4.2.2使用Joblib保存和调用模型

鹿衔草啊·2022-12-13 18:10

python实现评分卡

代码封装评分卡设计中经常使用的方法importpandasaspdimportnumpyasnpimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportmathfromxgboostimportXGBClassifierfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier

虎中申·2022-12-13 10:30

支持向量机算法模型

我们准备介绍一系列经典机器学习算法模型，主要包括逻辑回归，支持向量机，决策树，因子分析，主成分分析，K-Means聚类，多元线性回归，时间序列，关联规则，朴素贝叶斯，隐式马尔可夫，协同过滤，随机森林，XGBoost

帅帅de三叔·2022-12-13 06:57

通俗理解决策树