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/~

这一篇博客的内容是在上一篇博客Scikit中的特征选择,XGboost进行回归预测,模型优化的实战的基础上进行调参优化的,所以在阅读本篇博客之前,请先移步看一下上一篇文章. 我前面所做的工作基本都是关于特征选择的,这里我想写的是关于XGBoost参数调整的一些小经验.之前我在网站上也看到很多相关的内容,基本是翻译自一篇英文的博客,更坑的是很多文章步骤讲的不完整,新人看了很容易一头雾水.由于本人也是一个新手,在这过程中也踩了很多大坑,希望这篇博客能够帮助到大家!下面,就进入正题吧. 首先,很幸运的

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share xgboost入门与实战(原理篇) 前言: xgboost是大规模并行boosted tree的工具,它是目前最快最好的开源boosted tree工具包,比常见的工具包快

xgboost入门与实战(实战调参篇) https://blog.csdn.net/sb19931201/article/details/52577592 前言 前面几篇博文都在学习原理知识,是时候上数据上模型跑一跑了.本文用的数据来自kaggle,相信搞机器学习的同学们都知道它,kaggle上有几个老题目一直开放,适合给新手练级,上面还有很多老司机的方案共享以及讨论,非常方便新手入门.这次用的数据是Classify handwritten digits using the famous MNI

https://blog.csdn.net/sb19931201/article/details/52577592 xgboost入门与实战(实战调参篇) 前言 前面几篇博文都在学习原理知识,是时候上数据上模型跑一跑了.本文用的数据来自kaggle,相信搞机器学习的同学们都知道它,kaggle上有几个老题目一直开放,适合给新手练级,上面还有很多老司机的方案共享以及讨论,非常方便新手入门.这次用的数据是Classify handwritten digits using the famous MNI

deeplearning模型量化实战 MegEngine 提供从训练到部署完整的量化支持,包括量化感知训练以及训练后量化,凭借"训练推理一体"的特性,MegEngine更能保证量化之后的模型与部署之后的效果一致.本文将简要介绍神经网络量化的原理,并与大家分享MegEngine量化方面的设计思路与实操教程. 背景 近年来随着边缘计算和物联网的兴起与发展,许多移动终端(比如手机)成为了深度学习应用的承载平台,甚至出现了各式各样专用的神经网络计算芯片.由于这些设备往往对计算资源和能耗有较大限

//二级指针内存模型混合实战 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> //将内存模型①和内存模型②的数据拷贝到内存模型③ ],int num2,char **pin3,int *pnum3){ if (pin1==NULL) { printf("pin1==NULL\n"); } if (pin2 == NUL

模型融合 有的时候我们手头可能有了若干个已经训练好的模型,这些模型可能是同样的结构,也可能是不同的结构,训练模型的数据可能是同一批,也可能不同.无论是出于要通过ensemble提升性能的目的,还是要设计特殊作用的网络,在用Caffe做工程时,融合都是一个常见的步骤. 比如考虑下面的场景,我们有两个模型,都是基于resnet-101,分别在两拨数据上训练出来的.我们希望把这两个模型的倒数第二层拿出来,接一个fc层然后训练这个fc层进行融合.那么有两个问题需要解决:1)两个模型中的层的名字都是相同的

这是在kaggle上的一个练习比赛,使用的是ImageNet数据集的子集. 注意,mxnet版本要高于0.12.1b2017112. 下载数据集. train.zip test.zip labels 然后解压在data文件夹下 1. 数据 1.1 整理数据 将解压后的数据整理成Gluon能够读取的形式,这里我直接使用了zh.gluon.ai教程上的代码 导入各种库 import math import os import shutil from collections import Counte

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

话不多说,直接上代码 def stacking_first(train, train_y, test): savepath = './stack_op{}_dt{}_tfidf{}/'.format(args.option, args.data_type, args.tfidf) os.makedirs(savepath, exist_ok=True) count_kflod = 0 num_folds = 6 kf = KFold(n_splits=num_folds, shuffle=Tru

当你的深度学习模型变得很多时,选一个确定的模型也是一个头痛的问题.或者你可以把他们都用起来,就进行模型融合.我主要使用stacking和blend方法.先把代码贴出来,大家可以看一下. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import roc_curve SEED = 222 np.random.seed(SEED) from sklearn.mod

RBAC权限模型——项目实战

前言 前面的文章中介绍了决策树以及其它一些算法,但是,会发现,有时候使用使用这些算法并不能达到特别好的效果.于是乎就有了集成学习(Ensemble Learning),通过构建多个学习器一起结合来完成具体的学习任务.这篇文章将介绍集成学习,以及其中的一种算法 AdaBoost. 集成学习 首先先来介绍下什么是集成学习: 构建多个学习器一起结合来完成具体的学习任务,常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能,对"弱学习器" 尤为明显(三个臭皮匠,顶个诸葛亮) 也称为Multi-Classif

加载数据 加载的是完整版的数据 happiness_train_complete.csv . import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns sns.set_style('whitegrid') # 将 id 列作为 DataFrame 的 index 并且指定 survey_time 为时间序列 data_origin

一般提升模型效果从两个大的方面入手 数据层面:数据增强.特征工程等 模型层面:调参,模型融合 模型融合:通过融合多个不同的模型,可能提升机器学习的性能.这一方法在各种机器学习比赛中广泛应用, 也是在比赛的攻坚时刻冲刺Top的关键.而融合模型往往又可以从模型结果,模型自身,样本集等不同的角度进行融合. 模型融合是后期一个重要的环节,大体来说有如下的类型方式: 加权融合(投票.平均) 硬投票 软投票 boosting/bagging(集成学习) stacking/blending 本文主要介绍sta

1. blending 需要得到各个模型结果集的权重,然后再线性组合. """Kaggle competition: Predicting a Biological Response. Blending {RandomForests, ExtraTrees, GradientBoosting} + stretching to [0,1]. The blending scheme is related to the idea Jose H. Solorzano presente

目录 xgboost原理 xgboost和gbdt的区别 xgboost安装 实战 xgboost原理 xgboost是一个提升模型,即训练多个分类器,然后将这些分类器串联起来,达到最终的预测效果.每一个基分类器都是一个弱分类器,但是很多串联起来后效果很强大. 工作原理: 每次加入一棵新树是为了让目标函数进一步下降.当然,加入了新树之后obj可以反映当前损失值:那么这棵新树如何分裂呢?可以使用泰勒公式构造一个Gain来决定当前树模型的划分. xgboost支持自定义损失函数 返回目录 xgboo

XGBoost算法在实际运行的过程中,可以通过以下要点进行参数调优: (1)添加正则项: 在模型参数中添加正则项,或加大正则项的惩罚力度,即通过调整加权参数,从而避免模型出现过拟合的情况. (2)控制决策树的层数: 通过叶子结点数目控制决策树的层数,视乎样本量大小决定,对于10万以下 的样本,一般在1到4之间,而针对更大的样本量,可以尝试更深的决策树层数发掘隐藏在数据里的一些规律或模式.(3)设定叶子结点包含的最少样本数目: 从而防止出现过小的叶子结点,降低预测(4)增加算法迭代次数: 可有效提

一.Catboost简介 全称:Gradient Boosting(梯度提升) + Categorical Features(类别型特征) 作者:俄罗斯的搜索巨头Yandex 官方地址 论文链接 | 项目地址 文档地址 视频 二.Catboost的特点 一般来说,Gradient Boosting(GB)方法适用于异质化数据.即,若你的数据集全由图片数据构成或者全由视频数据构成之类的,我们称其为同质化数据,这时使用神经网络往往会有更好的表现.但对于异质化数据,比如说数据集中有user gende

前言 本来应该是年后就要写的一篇博客,因为考完试后忙了一段时间课设和实验,然后回家后又在摸鱼,就一直没开动.趁着这段时间只能呆在家里来把这些博客补上.在之前的文章中介绍了 Random Forest 和 AdaBoost,这篇文章将介绍介绍在数据挖掘竞赛中,最常用的算法之一 -- GBDT(Gradient Boosting Decision Tree). GBDT 原理 GBDT 实际上是 GBM(Gradient Boosting Machine) 中的一种,采用 CART 树作为基学习器,