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XGB

Xgb的特点是什么? xgb是GBAT的一个工程实现,传统的GBDT是基于CART 作为基分类器,在优化时仅仅用到了一阶信息。 xgb 可以支持线性分类器,增加了 L1 正则项和 L2正则项, xgb对loss函数进行了二阶泰勒展开,使得优化更快更准。 lgb 也是一种GBDT的工程实现,微软提出的xgb调整版本,由于一些并

特征筛选伪代码

xgb=XGB(trial=False)trainded_model=xgb.train(trainset,date_name='date',label_name='target')pred,gt=xgb.test(testset,trainded_model,date_name='date',label_name='target')base_mse=evaluation(pred.values ,gt.values ,met

Python学习笔记:LGB/XGB/CatBoost之安装

一、安装 1.lightgbm pip install lightgbm 2.xgboost pip install xgboost pip install xgboost -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 指定清华镜像 第一次直接安装,因为网络问题,没安装上。 换成国内清华镜像解决。 3.catboost pip install catboost -i https://pypi

机器学习实战 | XGBoost建模应用详解

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/204 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 引言 XGBoost是eXtreme Gradient Boosting的缩写称呼,它是一个非常强大的

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

机器学习之PCA降维

PCA之降维与可视化 一、PCA 降维 1、使用使用sklearn自带数据集load_breast_cancer from sklearn import datasets cancer = datasets.load_breast_cancer() X = cancer.data y = cancer.target 2、划分训练测试集 from sklearn.model_selection import train_test_split X_

xgb特征重要性评估

xgb特征重要性评估有哪些 (1) weight:使用特征在所有树中作为划分属性的次数 默认 (2)gain:使用特征在作为划分属性时loss平均的降低量 (3)cover:使用特征作为划分属性时对样本的覆盖度

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

Task06:boosting

boosting 和bagging本质的区别是:boosting通过降低偏差的方法来降低误差(通过改变训练数据集的概率分布(训练数据不同样本的权值),针对不同概率分布的数据调用弱分类算法学习一系列的弱分类器。) 在PAC 学习的框架下,强可学习和弱可学习是等价的,在已知弱学习器的前提下,从弱学习算

天池案例-二手车交易价格预测-回归(xgb+lgb)

1 案例描述 赛题以预测二手车的交易价格为任务,评测标准:评价标准为MAE(Mean Absolute Error)。 2 代码详情 # 基础工具 import numpy as np import pandas as pd import warnings import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from scipy.special i

机器学习sklearn(90):算法实例(47)分类(26)XGBoost(四)XGBoost的智慧(一)

1 选择弱评估器:重要参数booster     for booster in ["gbtree","gblinear","dart"]:    reg = XGBR(n_estimators=180               ,learning_rate=0.1               ,random_state=420               ,booster=booster).fit(Xtrain,Ytrain)

ML之xgboost:利用xgboost算法(自带,特征重要性可视化+且作为阈值训练模型)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)

ML之xgboost:利用xgboost算法(自带,特征重要性可视化+且作为阈值训练模型)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)     目录 输出结果 设计思路 核心代码       输出结果 后期更新…… 可知,8个或者5个特征就足够好了 ,odor、spore-print-c

ML之xgboost:利用xgboost算法(自带方式)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)

ML之xgboost:利用xgboost算法(自带方式)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)     目录 输出结果 设计思路 核心代码       输出结果   1、xgboost(num_trees=0): Binary prediction based on  Mushroom Dataset   2、xgboost(num_tre

XGBoost

目录XGBoost1 XGBoost的概念2 XGBoost的安装3 XGBoost的建模参数3.1 弱评估器数量num_round3.2 是否打印每次迭代的训练结果verbosity3.3 有放回随机抽样比例subsample3.4 学习率/步长eta3.5 弱评估器xgb_model3.6 目标函数obj3.7 正则化参数alpha/lambda3.8 分枝阈值gamma3.9 剪

我的XGBoost学习经历及动手实践

知乎地址:http://www.zhihu.com/people/meng-di-76-92我今天主要介绍机器学习集成学习方法中三巨头之一的XGBoost,这个算法在早些时候机器学习比赛内曾经大放异彩,是非常好用的一个机器学习集成算法。XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库,旨在实现高效,灵活和便携。它在Gradient Boosti

我的XGBoost学习经历及动手实践

知乎地址:http://www.zhihu.com/people/meng-di-76-92我今天主要介绍机器学习集成学习方法中三巨头之一的XGBoost,这个算法在早些时候机器学习比赛内曾经大放异彩,是非常好用的一个机器学习集成算法。XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库,旨在实现高效,灵活和便携。它在Gradient Boosti

XGB模型可解释性SHAP包实战

可解释机器学习在这几年慢慢成为了机器学习的重要研究方向。作为数据科学家需要防止模型存在偏见,且帮助决策者理解如何正确地使用我们的模型。越是严苛的场景,越需要模型提供证明它们是如何运作且避免错误的证据 SHAP是Python开发的一个"模型解释"包,可以解释任何机器学习模

生产中的ML-1:Amazon Sagemaker-AWS,设置,训练和部署

作者|Roshini Johri 编译|VK 来源|Towards Data Science 将大规模的机器学习系统投入生产,建立一个漂亮的流线化功能库,这已经成为我一个新痴迷的技术点。 我最近开始了一系列关于学习和教学如何做到这一点的三部分教程,以实现不同的机器学习工作流程。本文假设了机器学习模型的基本

【小白学AI】XGBoost推导详解与牛顿法

文章来自微信公众号:【机器学习炼丹术】 目录1 作者前言2 树模型概述3 XGB vs GBDT3.1 区别1:自带正则项3.2 区别2:有二阶导数信息3.3 区别3:列抽样4 XGB为什么用二阶导4.1 为什么减少了计算量4.2 为什么加快收敛速度5 牛顿法 1 作者前言 在2020年还在整理XGB的算法,其实已经有点过时了

一文入门:XGBoost与手推二阶导

作者前言 在2020年还在整理XGB的算法,其实已经有点过时了。。不过,主要是为了学习算法嘛。现在的大数据竞赛,XGB基本上已经全面被LGB模型取代了,这里主要是学习一下Boost算法。之前已经在其他博文中介绍了Adaboost算法和Gradient-boost算法,这篇文章讲解一下XGBoost。 Adaboost和XGBoos

数据分析常用代码(持续更新)

模型 Xgboost import xgboost as xgb def xgb_model(X_t, X_v, y_t, y_v, test): print("XGB model start") xgb_val = xgb.DMatrix(X_v, label=y_v) xgb_train = xgb.DMatrix(X_t, label=y_t) xgb_test = xgb.DMatrix(test) params

LGB+XGB+CNN一般写法

现在的比赛,想要拿到一个好的名次,就一定要进行模型融合,这里总结一下三种基础的模型: - lightgbm:由于现在的比赛数据越来越大,想要获得一个比较高的预测精度,同时又要减少内存占用以及提升训练速度,lightgbm是一个非常不错的选择,其可达到与xgboost相似的预测效果。 - xgboost:在lightgbm出

特征组合之 XGBoost + LR

    代码: # -*- coding: utf-8 -*- # * @author Ming_H# * @date 2019/05/16# * Usage: Tree methods with LR methodimport numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.preprocessing import OneHotEncoderfrom sklea

机器学习——XGBoost大杀器,XGBoost模型原理,XGBoost参数含义

0.随机森林的思考   随机森林的决策树是分别采样建立的,各个决策树之间是相对独立的。那么,在我们得到了第k-1棵决策树之后,能否通过现有的样本和决策树的信息, 对第m颗树的建立产生有益的影响呢?在随机森林建立之后,采用的投票过程能否增加一定的权值呢?在选取样本的时候,我们能否对于分