一、导入必要的工具包# 运行 xgboost安装包中的示例程序from xgboost import XGBClassifier # 加载LibSVM格式数据模块from sklearn.datasets import load_svmlight_filefrom sklearn.metrics i ...
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2019-07-09 00:06:51
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XGBoost 的设置有三种参数：一般参数，提升参数和学习参数。 一般参数 取决于提升器，通常是树或线性模型提升参数 取决于选择的提升器的相关参数学习参数 取决于指定学习任务和相应的学习目标一般参数 (general parameters) booster：选择提升器，默认是 treesilent： ...
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2019-07-08 23:38:21
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原文参考：https://blog.csdn.net/lvsehaiyang1993/article/details/80619495 原文博主：Big_quant ...
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2019-07-03 13:33:24
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工业界 陈天奇（bs@sjtu，ms@sjtu， phd@uw） https://github.com/tqchen sjtu 致远出来的牛人，xgboost,mxnet,tvm这些其中一个就够一个码农吹一辈子了吧。。。 吴育昕（bs@tsinghua_cs/ ms@cmu） http://ppww ...
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2019-06-17 20:39:55
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提升树 (Boosting Trees) 提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法, 模型表示为决策树的加法模型: $$ F_M(x) = \sum_{m=0}^M f(x;\Theta_m), $$ 其中 $M$ 为树的个数, $f(x;\Theta_m)$ 表示决策树, $\Theta_m ...
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2019-06-16 00:35:56
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xgboost参数 选择较高的学习速率(learning rate)。一般情况下，学习速率的值为0.1。但是，对于不同的问题，理想的学习速率有时候会在0.05到0.3之间波动。选择对应于此学习速率的理想决策树数量。XGBoost有一个很有用的函数“cv”，这个函数可以在每一次迭代中使用交叉验证，并返 ...
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2019-06-02 16:30:18
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一、介绍 二、与xgboost、lightgbm的对比 参数对比： 三、优缺点 ...
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2019-05-25 20:03:40
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、boosting-(GBDT/Adaboost/XGBOOST)、stacking 下面将对Bagging 进行介绍：（如下图所示） 用Bagging的方法抽取训练集时，大约有1/3 的数据没有被抽到。 从训练集进行一系列的子抽样，得到子训练集，训练 ...
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2019-05-22 11:06:06
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