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() XGBoost 特征重要性绘图 也可以使用XGBoost内置的特征重要性绘图函数 # plot feature importance using built-in function from xgboo

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,我们能否对于分类错误的样本给予更大的权值,使之得到更多的重视呢? 1.什么是提升思想 提升是一个机器学习技术,可以用于回归和分类问题,它每一步产生一个弱预测模型,并加权累加到总的模型之中,如果每一步的弱预测模型生成都是依据损失函数的梯

在XGBoost中提供了三种特征重要性的计算方法: ‘weight’ - the number of times a feature is used to split the data across all trees. ‘gain’ - the average gain of the feature when it is used in trees ‘cover’ - the average coverage of the feature when it is used in trees 简单

直接上代码,简单 # -*- coding: utf-8 -*- """ ############################################################################### # 作者:wanglei5205 # 邮箱:wanglei5205@126.com # 代码:http://github.com/wanglei5205 # 博客:http://cnblogs.com/wanglei5205 # 目的:学习xgb

# -*- coding: utf-8 -*- """ ############################################################################### # 作者:wanglei5205 # 邮箱:wanglei5205@126.com # 代码:http://github.com/wanglei5205 # 博客:http://cnblogs.com/wanglei5205 # 目的:学习xgboost的plot

https://stackoverflow.com/questions/35983565/how-is-the-parameter-weight-dmatrix-used-in-the-gradient-boosting-procedure xgboost allows for instance weighting during the construction of the DMatrix, as you noted. This weight is directly tied the inst

前言 1,Xgboost简介 Xgboost是Boosting算法的其中一种,Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起,形成一个强分类器.因为Xgboost是一种提升树模型,所以它是将许多树模型集成在一起,形成一个很强的分类器.而所用到的树模型则是CART回归树模型. Xgboost是在GBDT的基础上进行改进,使之更强大,适用于更大范围. Xgboost一般和sklearn一起使用,但是由于sklearn中没有集成Xgboost,所以才需要单独下载安装. 2,Xgboost的优点

# 常规参数 booster gbtree 树模型做为基分类器(默认) gbliner 线性模型做为基分类器 silent silent=0时,不输出中间过程(默认) silent=1时,输出中间过程 nthread nthread=-1时,使用全部CPU进行并行运算(默认) nthread=1时,使用1个CPU进行运算. scale_pos_weight 正样本的权重,在二分类任务中,当正负样本比例失衡时,设置正样本的权重,模型效果更好.例如,当正负样本比例为1:10时,scale_pos_w

sklearn集成方法 bagging 常见变体(按照样本采样方式的不同划分) Pasting:直接从样本集里随机抽取的到训练样本子集 Bagging:自助采样(有放回的抽样)得到训练子集 Random Subspaces:列采样,按照特征进行样本子集的切分 Random Patches:同时进行行采样.列采样得到样本子集 sklearn-bagging 学习器 BaggingClassifier BaggingRegressor 参数 可自定义基学习器 max_samples,max_feat

史上最详细的XGBoost实战 0. 环境介绍 Python 版 本: 3.6.2 操作系统 : Windows 集成开发环境: PyCharm 1. 安装Python环境 安装Python 首先,我们需要安装Python环境.本人选择的是64位版本的Python 3.6.2.去Python官网https://www.python.org/选择相应的版本并下载.如下如所示: 接下来安装,并最终选择将Python加入环境变量中. 安装依赖包 去网址:http://www.lfd.uci.edu/~

把之前学习xgb过程中查找的资料整理分享出来,方便有需要的朋友查看,求大家点赞支持,哈哈哈 作者:tangg, qq:577305810 一.Boosting算法 boosting算法有许多种具体算法,包括但不限于ada boosting \ GBDT \ XGBoost . 所谓 Boosting ,就是将弱分离器 f_i(x) 组合起来形成强分类器 F(x) 的一种方法. 1. Ada boosting 每个子模型模型都在尝试增强(boost)整体的效果,通过不断的模型迭代,更新样本点的权重

上一节对XGBoost算法的原理和过程进行了描述,XGBoost在算法优化方面主要在原损失函数中加入了正则项,同时将损失函数的二阶泰勒展开近似展开代替残差(事实上在GBDT中叶子结点的最优值求解也是使用的二阶泰勒展开(详细上面Tips有讲解),但XGBoost在求解决策树和最优值都用到了),同时在求解过程中将两步优化(求解最优决策树和叶子节点最优输出值)合并成为一步.本节主要对XGBoot进行实现并调参. XGBoost框架及参数 XGBoost原生框架与sklearn风格框架 XGBoost有

xgboost是基于GBDT原理进行改进的算法,效率高,并且可以进行并行化运算: 而且可以在训练的过程中给出各个特征的评分,从而表明每个特征对模型训练的重要性, 调用的源码就不准备详述,本文主要侧重的是计算的原理,函数get_fscore源码如下, 源码来自安装包:xgboost/python-package/xgboost/core.py 通过下面的源码可以看出,特征评分可以看成是被用来分离决策树的次数,而这个与 <统计学习基础-数据挖掘.推理与推测>中10.13.1 计算公式有写差异,此处

我们都知道汉字是象形文字,但如果说英语也是象形文字,你一定会以为纯是无稽之谈.其实,追根溯源,英语的26个字母确实来自于象形文字.这26个字母最初起源于埃及象形文字,后由腓尼基人改进发明了腓尼基字母,希腊人对腓尼基字母加以改革后创造了希腊字母,古罗马人对希腊字母加以改革进而发明了拉丁字母,英文字母就属于拉丁字母.几千年的变迁,古代字母和现代字母的发音已经有很大的区别,但其基本的象形含义仍或多或少地保存下来.而且每个字母的原始意义又渗透到各种词根之中,最终在现代词汇中留下了明显的痕迹. 理解26个

solr与.net系列课程(二)solr的配置文件及其含义  本节内容还是不会涉及到.net与数据库的内容,但是不要着急,这都是学时solr必学要掌握的东西,solr可不是像其他的dll文件一样,只需要引用就能调出方法与数据的,你不配置好是无法使用,前两节主要是起铺垫作用的,看起来会很枯燥无味的. 本章节内容是为下一节连接数据库做准备的,单拿出来看的话,会让人很迷糊,没关系,就当提前预习了,知道有这么个东西就行了,等下一节结合数据库后就好理解了 上一节我们已经完成了solr的基本配置,这里我们来

本文转载自:http://m.jb51.net/article/37489.htm 本篇文章是对C语言中关键字volatile的含义进行了详细的分析介绍,需要的朋友参考下 volatile 的意思是“易失的,易改变的”.这个限定词的含义是向编译器指明变量的内容可能会由于其他程序的修改而变化.通常在程序中申明了一个变量时,编译器会尽量把它存放在通用寄存器中,例如ebx.当CPU把其值放到ebx中后就不会再关心对应内存中的值.若此时其他程序(例如内核程序或一个中断)修改了内存中它的值,ebx中的值并

intel的几代CPU中,后缀字母主要有以下几种: M:笔记本专用CPU,一般为双核,M前面一位数字是0,意味着是标准电压处理器,如果是7,则是低电压处理器. U:笔记本专用低电压CPU,一般为双核,U前面一位数字为8,则是28W功耗的低压处理器(标准电压双核处理器功耗为35W),若前一位数字为7,则是17W功耗的低压处理器,若为0,则是15W功耗的低压处理器. QM(第四代开始改为MQ):笔记本专用CPU,"Q"是"Quad"的缩写,即四核CPU.若QM前一位数字

GBDT和xgboost在竞赛和工业界使用都非常频繁,能有效的应用到分类.回归.排序问题,虽然使用起来不难,但是要能完整的理解还是有一点麻烦的.本文尝试一步一步梳理GB.GBDT.xgboost,它们之间有非常紧密的联系,GBDT是以决策树(CART)为基学习器的GB算法,xgboost扩展和改进了GDBT,xgboost算法更快,准确率也相对高一些. 1. Gradient boosting(GB) 机器学习中的学习算法的目标是为了优化或者说最小化loss Function, Gradient

转载:   http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/07/mathematical_constant_e.html 作者: 阮一峰 日期: 2011年7月 9日 1. e是一个重要的常数,但是我一直不知道,它的真正含义是什么. 它不像π.大家都知道,π代表了圆的周长与直径之比3.14159,可是如果我问你,e代表了什么.你能回答吗? 维基百科说: "e是自然对数的底数." 但是,你去看"自然对数",得到的解释却是: "自然对

solr与.net系列课程(二)solr的配置文件及其含义    solr与.net系列课程(二)solr的配置文件及其含义  本节内容还是不会涉及到.net与数据库的内容,但是不要着急,这都是学时solr必学要掌握的东西,solr可不是像其他的dll文件一样,只需要引用就能调出方法与数据的,你不配置好是无法使用,前两节主要是起铺垫作用的,看起来会很枯燥无味的. 本章节内容是为下一节连接数据库做准备的,单拿出来看的话,会让人很迷糊,没关系,就当提前预习了,知道有这么个东西就行了,等下一节结合数据