xgboost 第24页

svr公式推导_SVM原理及公式推导

weixin_39593460·2022-11-20 18:15

机器学习算法汇总

算法模型简单总结一下在学习的过程中对MachineLearning算法模型理解：决策树(decisiontree)详解集成算法(Bagging，随机森林)集成算法(AdaBoost基本原理)Boosting算法（GBDT，XGBoost

丿回到火星去·2022-11-20 18:24

Xgboost 稍微了解（指这篇文章）

1.浅聊一下决策树头发长短-决策树（有点像那个神经网络当中的一层）到底根据哪个指标划分更好的，直接的判断是哪个分类效果更好就使用哪个。需要有一个评价指标的。怎么判断头发长短或者有无喉结来判断男女生更好。效果怎么量化呢，根据某个选择来分类的分类纯度越高，效果就代表越好。信息增益的度量值为：熵ID3算法的核心思想就是以信息增益度量属性选择我们先定义信息论中广泛使用的一个度量标准，称为熵（entropy

Jc随便学学·2022-11-20 17:40

集成学习（bagging、boosting）

AdaBoost集成学习1.Bagging类方法1.1Bagging(BootstrapAggregating)1.2随机森林（RandomForest）2.Boosting类方法2.1AdaBoost算法2.2XGBoost2.3LightGBMXGBoost

小葵向前冲·2022-11-20 13:00

集成学习-Bagging和Boosting算法

文章目录集成学习Bagging随机森林BostingAdaboostGBDTXGBoost集成学习集成学习（ensemblelearning）博采众家之长，通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。

吾仄lo咚锵·2022-11-20 13:04

实战十一：基于CatBoost,XGBoost,LightGBM的路况多分类任务代码+数据

概述演示了对交通路况预测的基本流程。数据集包含了2019年7月1日至2019年7月31日西安市的实时和历史路况信息,以及道路属性和路网拓扑信息，规模庞大，要求测试集中每个样本待预测时间片的路况状态。该任务是一个多分类任务，需要预测三种路况状态，每路况状态标签对应如下：类别名畅通缓行拥堵标签123数据集:数据集包含了2019年7月1日至2019年7月31日西安市的实时和历史路况信息，实时路况信息包含

甜辣uu·2022-11-20 10:17

机器学习算法

机器学习算法介绍LogisticsRegressionSVMSoftmax回归K-MeansKNNDecisionTreeGBDTXGBoost集成学习BoostingBagging多分类、多标签的分类单标签二分类单标签多分类多标签多分类机器学习误区数据问题数据泄露建模问题介绍本篇博客主要介绍基础的机器学习的算法以及误区

RyanC3·2022-11-20 09:52

【regression】分位数回归 quantile regression

python实现前言分位数回归可调用的库1.scikit-learn2.statsmodelsquantilelossfunction-python实现1.在neuralnetwork中添加分位数损失函数2.在xgboost

凭轩听雨199407·2022-11-20 09:51

集成学习01_xgboost参数讲解与实战

本章分以下几块来讲解一.xgboost模型参数介绍二.xgboost两种方式实现三.网格搜索最优xgboost参数一.XGBoost的参数XGBoost的作者把所有的参数分成了三类，这里只介绍我们常用的一些参数

雪龙无敌·2022-11-20 06:22

集成学习精讲01 - SAP大神黄佳新作《零基础学机器学习》节选

这个思路导出的随机森林，梯度提升决策树，以及XGBoost等算法，都是常用的、有效的、经常在机器学习竞赛中夺冠的法宝。集

咖哥·2022-11-20 06:32

python 训练神经网络时的小工具

forpicinfiles:#遍历文件夹ifpic.endswith(".png"):os.remove(pic)elifpic.endswith(".jpg"):os.remove(pic)2.mac下安装XGBoostmacOS

chococolate·2022-11-20 04:32

Java 训练使用 XGBoost

Java训练使用XGBoost背景有个小项目需要使用xgboost进行数据分类。虽然已经在python训练好了模型，但是使用java来加载python的模型比较麻烦(pmml文件方式)。

蛋王派·2022-11-20 02:19

集成算法xgboost、lightGBM、Catboost简介

集成算法bagging每个模型之间相互独立，各自训练之后取平均就是结果。典型代表就是随机森林，基础模型就是决策树。优点：各个基础模型独立训练，因此并行性更高，速度更快。缺点：因为模型独立，而基础模型的精度也有限，因此总体模型的精度上限也不算很高。Boosting模型和模型训练是有关联的。训练完一个模型后，会根据它的结果专门训练下一个模型去修补某些误差。就像打高尔夫球一样，不能一杆进洞，但每次都是靠

qq_45812502·2022-11-19 19:52

机器学习岗面试题目汇总「持续更新」

Xgboost和GBDT的区别？决策树节点划分方法有哪些？决策树如何剪枝？说一说SVM？LR和S

Wanncye·2022-11-19 14:02

xgboost训练、评估与模型的保存、加载及使用

记录一下xgboost训练与模型的保存、加载及使用数据集和代码见文末导入相关包importnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportmathimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt

爱挠静香下巴的hp·2022-11-19 12:12

麻雀优化算法优化XGBoost的参数 python代码

文章目录麻雀优化算法麻雀优化算法的改进加入Ten混沌序列XGBoost原理麻雀优化算法优化XGBoost参数范围部分代码画图优化结果评价结果和运行时间适应度曲线训练集结果测试集结果麻雀优化算法麻雀优化算法是

别倒在黎明之前QAQ·2022-11-19 10:20

task5-LightGBM

目前已有的GBDT工具基本都是基于预排序的方法（pre-sorted）的决策树算法(如XGboost)。

冲绳流浪猫·2022-11-19 08:45

机器学习----XGBoost和lightGBM

XGBoostXGBoost（ExtremeGradientBoosting）全名叫极端梯度提升树，XGBoost是集成学习方法的王牌，在Kaggle数据挖掘比赛中，大部分获胜者用了XGBoost。

__Miracle__·2022-11-19 08:12

LightGBM 二元分类、多类分类、 Python的回归和分类器应用

可以用于比较的模型是XGBoost，它也是一种提升方法，与其他算法相比，它的表现非常出色。然而XGBoost是数据集的好算法升超过10000行ESS，对于大型数据集，所以不推荐。

python机器学习建模·2022-11-19 08:36

Lesson7 电商推荐与销量预测

Sarah ฅʕ•̫͡•ʔฅ·2022-11-19 02:55

XGBoost, LightGBM

目录XGBoost(eXtremeGradientBoosting)RegularizedLearningObjectiveGradientTreeBoosting(HowdoweLearn)SplitFindingAlgorithmsBasicExactGreedyAlgorithmApproximateAlgorithmWeightedQuantileSketch

连理o·2022-11-18 11:12

算法面试题

kmeans算法介绍，K值怎么确定以及改进算法树模型1.bagging与boosting的区别2.GBDT原理及与RF的区别RandomForest3.GBDT与LR的区别，并说说什么情景下GBDT不如LR4.Xgboost

识醉沉香·2022-11-18 11:40

机器学习笔记（17）使用XGBoost完成高维数据的分类任务

摘要：XGBoost作为一种高性能集成算法在Higgs机器学习挑战赛中大放异彩后，被业界所熟知，之后便在数据科学实际工程中被广泛应用。

是魏小白吗·2022-11-18 11:09

深入理解XGBoost：分布式实现

本文将重点介绍XGBoost基于Spark平台Scala版本的实现，带领大家逐步完成特征提取、变换和选择、XGBoost模型训练、Pipelines、模型选择。

hzbooks·2022-11-18 11:07

数据分析利器：XGBoost算法最佳解析

XGBoost是一种经典的集成式提升算法框架，具有训练效率高、预测效果好、可控参数多、使用方便等特性，是大数据分析领域的一柄利器。

简说Linux·2022-11-18 11:37

【机器学习】机器学习知识点全面总结（监督学习+无监督学习）

KNN)1.1.5决策树1.1.6bp神经网络1.1.7支持向量机(SVM)1.1.8朴素贝叶斯1.2集成学习1.2.1Boosting1.2.1.1GBDT1.2.1.2Adaboost1.2.1.3XGBoost1.2.1.4LightGBM1.2.1.5CatBoos

旅途中的宽~·2022-11-17 11:53

Anaconda安装新的包（如xgboost包）步骤

1.在https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#xgboost找到对应包（用ctrl+F搜索）【xgboost-1.5.1-cp38-cp38-win_amd64

totobey·2022-11-16 17:33

机器学习-分类-线性分类器

解决分类问题基本的方法有：线性分类器、决策树、朴素贝叶斯、人工神经网络、K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）；组合基本分类器的集成学习算法：随机森林、Adaboost、Xgboost等。

Caspian�·2022-11-15 09:36

机器学习-LightGBM算法分类器-附python代码

LightGBM与XGBoost算法类似，其基本思想都是对所有特征都按照特征的数值进行排序，找到一个特征上的最好分割点，将数据分裂

gao_vip·2022-11-15 09:33

python机器学习案例系列教程——LightGBM算法

https://github.com/Microsoft/LightGBM中文教程http://lightgbm.apachecn.org/cn/latest/index.htmllightGBM简介xgboost

很多公司都会v·2022-11-15 09:59

LightGBM调参

LigthGBM是boosting集合模型中的新进成员，由微软提供，它和XGBoost一样是对GBDT的高效实现，原理上它和GBDT及XGBoost类似，都采用损失函数的负梯度作为当前决策树的残差近似值

CtrlZ1·2022-11-15 09:58

【数据分析与挖掘】基于LightGBM,XGBoost,逻辑回归的二分类/多分类的分类预测实战(有数据集和代码)

【机器学习】基于逻辑回归，LightGBM,XGBoost额的分类预测一.基于逻辑回归的分类预测1逻辑回归的介绍和应用1.1逻辑回归的介绍1.2逻辑回归的应用2.Demo实践**Step1:库函数导入*

CHRN晨·2022-11-15 09:25

LightGBM 重要参数、方法、函数理解及调参思路、网格搜索（附例子）

原生接口重要参数训练参数预测方法绘制特征重要性分类例子回归例子二、LightGBM的sklearn风格接口LGBMClassifier基本使用例子LGBMRegressor基本使用例子三、LightGBM调参思路四、参数网格搜索与xgboost

VariableX·2022-11-15 09:52

LightGBM参数

LightGBM__sklearn__329https://blog.csdn.net/qq_39777550/article/details/109277937LightGBM的优点lightgbm是xgboost

拒绝气泡·2022-11-15 09:21

xgboost的predict接口输出问题以及相关参数的探究(evals、evals_result、verbose_eval、pred_leaf、pred_contribs)、利用gbdt进行特征组合

一、一直对xgboost的输出有些疑惑，这里记录一下1.xgboost的predict接口输出问题（参数pred_leaf、pred_contribs）2.训练过程中输出相关参数的探究(evals、evals_result

想考个研·2022-11-14 09:06

xgboost 正则项_XGBoost

目录1、CART树CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值为“是”和“否”，左分支是取值为“是”的分支，右分支是取值为“否”的分支。这样的决策树等价于递归地二分每个特征，将输入空间即特征空间划分为有限个单元，并在这些单元上确定预测的概率分布，也就是在输入给定的条件下输出的条件概率分布。CART算法由以下两步组成：决策树生成：基于训练数据集生成决策树，生成的决策树要尽量大；决策树剪枝：用验证数

心诚则零c·2022-11-11 13:28

XGBoost

XGB架构参数booster：①’gbtree’：树模型做为基分类器（默认）；②’gbliner’：线性模型做为基分类器。③’dart’：树模型做为基分类器（采用dropout，随机丢弃一些树，防止过拟合）。n_estimator：总共迭代的次数，即基学习器的个数。objective：①**‘reg:linear’：线性回归**；②’reg:logistic’：逻辑回归；③’binary:logi

big_matster·2022-11-11 13:52

自己NLP常用框架——自己会调用

NLP常用框架传统机器学习Sklearn库、keras框架、pandas库、Numpy库、xgboost库、tqdm进度条库、nltk词向量库、一般常用库#载入接下来分析用的库importpandasaspdimportnumpyasnpimportxgboostasxgbfromtqdmimporttqdmfromsklearn.svmimportSVCfromkeras.modelsimpor

big_matster·2022-11-11 08:47

【机器学习】随机森林、GBDT、XGBoost、LightGBM等集成学习常用代码汇总

importwarningswarnings.filterwarnings("ignore")importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split文章目录技术提升生成数据模型对比XGBoost

Python数据开发·2022-11-11 08:11

机器学习面试必考面试题汇总—附解析

问题：xgboost对特征缺失敏感吗，对缺失值做了什么操作，存在什么问题不敏感，可以自动处理，处理方式是将missing值分别加入左节点右节点取分裂增益最大的节点将missing样本分裂进这个节点。

julyedu_7·2022-11-09 17:17

2021机器学习面试必考面试题汇总（附答案详解）

问题：Xgboost、lightGBM和Catboost之间的异同？树的特征三种算法基学习器都是决策树，但是树的特征以及生成的过程仍然有很多不同。CatBoost使用对称树，其节点可以是镜像的。

julyedu_7·2022-11-09 17:16

数据挖掘与分析应用：分类算法：k近邻KNN，决策树CART，贝叶斯，支持向量机SVM，深度学习DNN，xgboost分类

数据挖掘与分析应用：分类算法：k近邻KNN，决策树CART，贝叶斯，支持向量机SVM2022找工作是学历、能力和运气的超强结合体，遇到寒冬，大厂不招人，可能很多算法学生都得去找开发，测开测开的话，你就得学数据库，sql，oracle，尤其sql要学，当然，像很多金融企业、安全机构啥的，他们必须要用oracle数据库这oracle比sql安全，强大多了，所以你需要学习，最重要的，你要是考网络警察公务

冰露可乐·2022-11-08 11:04

机器学习-集成学习-梯度提升决策树（GBDT）

3.1优点3.2局限性4.RF(随机森林)与GBDT之间的区别与联系5.GBDT与XGBoost之间的区别与联系6.代码实现1.GBDT算法的过程GBDT(GradientBoostingDecisionTree

毛飞龙·2022-11-08 09:17

【项目实战】基于Python实现xgboost回归模型(XGBRegressor)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+代码讲解），如需数据+代码+文档+代码讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景随着大数据时代的到来，具备大数据思想至关重要，人工智能技术在各行各业的应用已是随处可见。在生产制造业，人工智能技术可以极大地提高生产效率，节省劳动成本，提升产品质量；在服务业，可以优化行业现有产品和服务，提升其质量和劳动生产率；金融、医疗等领域，也因人工智能技术的加入

胖哥真不错·2022-11-07 15:34

WINDOWS 安装XGBoost GPU版本最新简易方法

目录一、系统配置二、问题背景三、执行步骤1.安装cudaa.检查是否安装了CUDAb.从dos中查看可以支持的cuda版本c下载对应版本的cudad根据引导安装cuda2.安装XGBoosta下载对应的

不想用真名了·2022-11-07 10:10

【推荐收藏】你应该知道的 LightGBM 各种操作

LightGBM是基于XGBoost的一款可以快速并行的树模型框架，内部集成了多种集成学习思路，在代码实现上对XGBoost的节点划分进行了改进，内存占用更低训练速度更快。

Python数据开发·2022-11-07 08:47

文本分类从入门到精通—常用模块的基本用法

Xgboost算法介绍一、简介Xgboost有叫做极度提升树，是boosting算法的一种实现方式，针对分类或回归问题，效果非常的好，在各种数据竞赛中大放异彩，而且工业界应用也非常广泛，主要是因为其性能优异

big_matster·2022-11-07 08:45

【机器学习】什么是决策树模型？如何去构建决策树？何时使用决策树？何时使用神经网络？

3利用信息增益来看看构建决策树的整个过程三、独热编码one-hot1什么是one-hot2one-hot在决策树中的应用四、回归树五、使用多个决策树1为什么要使用树集合2有放回抽样3随机森林算法4XGBoost

晓亮.·2022-11-04 16:48

stacking模型融合

boosting/bagging（在xgboost，Adaboost,GBDT中已经用到）:多树的

芒果冰麦·2022-11-04 13:53

决策树- 随机森林/GBDT/XGBoost

各分类器之间没有依赖关系，可各自并行，Bagging+决策树=随机森林Boosting:各分类器之间有依赖关系，必须串行，比如Adaboost、GBDT(GradientBoostingDecisionTree)、XgboostAdaBoost

zhurui_xiaozhuzaizai·2022-11-04 11:41

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