1.首先导入包 2.使用以下的函数实现交叉验证训练xgboost。 3.cv参数说明：函数cv的第一个参数是对xgboost训练器的参数的设置，具体见以下 参数说明如下： Xgboost参数 'booster':'gbtree', 'objective': 'multi:softmax', 多分类的 ...
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2019-09-27 01:30:01
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眼残cmake版本配错了搞了半天,简单记录一下,老规矩,参考一下官方的文档. 整体的命令行如上所述,在cmake编译的时候会提示cmake版本要高于3.12,这里给一个cmake3.14的安装流程 ...
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2019-09-14 18:47:18
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3_2_XGBoost?应用 3_2_1_XGBoost参数 1. 通用参数：控制整体功能； 2. 提升器参数：在每一步控制单个提升器（tree、regression）； 3. 学习任务参数：控制最优化执行。 1.通用参数 booster [default=gbtree] 选择每次迭代的模型，有两个 ...
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2019-09-08 22:08:41
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一、bagging和boosting的区别 参考：https://blog.csdn.net/blank_tj/article/details/82229322 简单总结Bagging：对数据集进行多次有放回抽样，每次的抽样进行分类计算生成弱分类器，分类问题就是把每一次的计算结果进行投票，看哪一种情 ...
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2019-08-19 10:03:43
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尽管近年来神经网络复兴并大为流行，但是 boosting 算法在训练样本量有限、所需训练时间较短、缺乏调参知识等场景依然有其不可或缺的优势。本文从算法结构差异、每个算法的分类变量时的处理、算法在数据集上的实现等多个方面对 3 种代表性的 boosting 算法 CatBoost、Light GBM ...
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2019-08-18 19:34:38
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1_XGBoost原理 $$ \begin{align} X\!G\!Boost&=eXtreme+GBDT\\ &=eXtreme+(Gradient+BDT) \\ &=eXtreme+Gradient+(Boosting+DecisionTree) \end{align} $$ $$Boost ...
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2019-08-14 21:43:35
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机器学习”小憩“——总结应用场景 常见的机器学习模型：感知机，线性回归，逻辑回归，支持向量机，决策树，随机森林，GBDT，XGBoost，贝叶斯，KNN，K-means等； 常见的机器学习理论：过拟合问题，交叉验证问题，模型选择问题，模型融合问题等； K近邻：算法采用测量不同特征值之间的距离的方法进 ...
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2019-07-20 13:00:47
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一、Importing all the libraries import pandas as pdimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt from sklearn.model_selection import cross_val_ ...
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2019-07-09 00:35:06
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1.输出XGBoost特征的重要性 from matplotlib import pyplot pyplot.bar(range(len(model_XGB.feature_importances_)), model_XGB.feature_importances_) pyplot.show() 也 ...
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2019-07-09 00:28:20
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一、导入必要的工具包# 导入必要的工具包import xgboost as xgb # 计算分类正确率from sklearn.metrics import accuracy_score二、数据读取XGBoost可以加载libsvm格式的文本数据，libsvm的文件格式（稀疏特征）如下：1 101: ...
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2019-07-09 00:13:14
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