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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、verbose_eval) 3.多分类内部原理探究(不涉及源码) 4.利用gbdt进行特征组合问题(gbdt+lr) 二、导入验证数据,验证问

XGBoost判断蘑菇是否有毒示例

数据文件说明 本示例的数据集文件可以在https://github.com/dmlc/xgboost/tree/master/demo/data这里获得。 该数据集描述的是不同蘑菇的相关特征,如大小、颜色等,并且每一种蘑菇都会被标记为可食用的(标记为0)或有毒的(标记为1)。 LibSVM 格式说明 这个数据是LibSVM格式的 LibSVM 使用

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机器学习 - 算法示例 - Xgboost

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LightGBM与评分卡

调参策略 最大化 off_ks + 0.8(off_ks-train_ks) import pandas as pd from sklearn.metrics import roc_auc_score,roc_curve,auc from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import metrics from sklearn.linear_model import LogisticRegression impor

LightGBM建模

LightGBM 1.读取csv数据并指定参数建模 # coding: utf-8 import json import lightgbm as lgb import pandas as pd from sklearn.metrics import mean_squared_error # 加载数据 print('Load data...') df_train = pd.read_csv('./data/regression.train.txt', header=