XGBOOST 算法

最新推荐文章于 2023-03-08 23:21:22 发布
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RunningBComeOn
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XGBOOST（Extreme Gradient Boosting）算法原理详细总结
NLP_谢立侠
12-17 4897
        上篇我们对传统的GBDT算法原理进行了总结，本篇我们来探讨GBDT的进阶版本XGBOOST。XGBOOST是由陈天奇博士提出，下面我们主要参考XGBOOST的论文：XGBoost: A Scalable Tree Boosting System以及Boosted Trees PPT 。         ...
XGBoost算法原理小结
简书博客搬家测试账号
02-18 891
欢迎关注天善智能，我们是专注于商业智能BI，人工智能AI，大数据分析与挖掘领域的垂直社区，学习，问答、求职一站式搞定！ 对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tstoutiao，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。 作者：张磊从事AI医疗算法相关工作个人微信公众号：机器学习算法那些事（微信I...
Xgboost算法
大胡子的博客
07-15 6536
一、Boosting方法 1.  XGBoost（Extreme Gradient Boosting）     XGBoost是一种梯度提升算法、残差决策树，其基本思想为：一棵树一棵树逐渐地往模型里面加，每加一棵CRAT决策树时，要使得整体的效果（目标函数有所下降）有所提升。使用多棵决策树（多个单一的弱分类器）构成组合分类器，并且给每个叶子节点赋与一定的权值。     这里所讲的决策树是分类...
论文研究 - 基于SCADA数据和人工神经网络的风机主轴承故障自动预测
05-27
随着对风能的需求持续以指数级的速度增长，降低运行和维护（O＆M）成本并提高可靠性已成为风力涡轮机维护策略中的重中之重。 在风力涡轮机故障达到灾难性阶段之前对其进行预测对于降低由于不必要的定期维护而导致的运维成本至关重要。 利用基于SCADA数据的状态监视系统，该系统利用了已经在风力涡轮机控制器处收集的数据，是一种经济高效的方法，可以监视风力涡轮机以进行故障预警。 本文提出了一种基于人工神经网络（ANN）的基于存储的SCADA数据的风力发电机主轴承故障预测和自动生成警告和警报的方法。 建立了汽轮机主轴承正常行为的ANN模型，然后计算出该参数的估计值与实际值之间的偏差。 此外，已经开发了一种用于产生预警和警报并且避免基于该偏差的误报和警报的方法。 通过这种方式，风电场运营商能够有足够的时间来计划维护，因此，可以避免意外停机，并可以降低运维成本。
XGBoost 极限提升树 (Extreme Gradient Boosting）（一）
qq_49183286的博客
11-29 4565
XGBoost的基本程序实现和重要参数解析。
XGBoost算法案例 - 信用评分模型
07-08
用来做python模型学习
基于XGboost算法的回归预测-多输入单输出
09-12
在本文中，我们将深入探讨如何使用XGBoost算法进行回归预测，特别是在处理多输入单输出问题上的应用。XGBoost，全称为Extreme Gradient Boosting，是一种优化的分布式梯度增强库，旨在实现高效、灵活和便携的机器...
基于大数据XGBoost算法的家庭宽带潜在用户预测模型.pdf
07-04
本篇文章的主题是关于如何利用大数据分析技术，特别是XGBoost算法，来预测家庭宽带的潜在用户，并构建了相应的预测模型。文章指出，在疫情期间，由于人们更多地待在家中，家庭宽带服务的需求大幅增加，这反映了宽带...
大白话XGBoost算法--彻底了解XGBoost
06-21
1.1XGBoost算法思想 1.2XGBoost目标函数 1.3XGBoost目标函数转化-结合泰勒公式 1.4XGBoost目标函数转换-以叶节点角度 1.5XGBoost目标函数求解和案例理解 1.6XGBoost学习策略-树结构的生成 1.7XGBoost特性-区别于GBDT...
国有企业并购风险预警及其影响因素研究——基于数据挖掘和XGBoost算法的分析.pdf
07-14
为了提升国企的并购成功率，本文研究的重点是通过数据挖掘技术，特别是XGBoost算法，来构建并购风险预警模型，并探讨影响并购风险的关键因素。 在研究方法上，本文首先设计了一套影响国有上市公司并购风险的指标...
机器学习——eXtreme Gradient Boosting（XGBoost）模型实战
Alphoseven的博客
02-27 1369
XGBoost实战笔记，帮助你快速入门XGBoost
XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)
weixin_45746505的博客
03-25 3837
XGBoost
XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）
pingguolou的博客
03-08 636
XGBoost 的基本原理和 Gradient Boosting 类似，都是采用加法模型的形式来建立基本分类器集合，不过和普通的 Gradient Boosting 不同的是，XGBoost 通过对损失函数进行二阶泰勒展开并采用新的代价函数，引入了正则化项，增加了模型的鲁棒性，避免过拟合，并且引入了特征子采样和使用列存储块来减小计算开销，大幅提高了算法在大量数据下的效率。fm = np.log(Pm / (1 - Pm)) + 0.5 * np.log((1 - Pm) / Pm) # 计算更新值。
XGBoost算法介绍
热门推荐
Silence的博客
04-05 5万+
XGBoost算法介绍一、简介二、基本原理三、目标函数新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 一、简介   XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)又叫极度梯度提升树，是boosting
相见恨晚！一文搞清XGBoost算法
林立可
04-07 5万+
XGBoost算法 1，算法简介 XGBoost(Extreme Gradient Boosting),即一种高效的梯度提升决策树算法。他在原有的GBDT基础上进行了改进，使得模型效果得到大大提升。作为一种前向加法模型，他的核心是采用集成思想——Boosting思想，将多个弱学习器通过一定的方法整合为一个强学习器。即用多棵树共同决策，并且用每棵树的结果都是目标值与之前所有树的预测结果之差 并将所有的结果累加即得到最终的结果，以此达到整个模型效果的提升。 XGBoost是由多棵CART(Classificat
论文翻译之——《基于XGBoost的房价预测优化》-陶然
qq_38029916的博客
10-06 4542
摘要：客观来说，房价受到诸多因素的制约，正因如此，房价预测仍然是数据分析中一个非常经典且具有挑战性的问题.本文针对房价数据冗余，在实际场景中很难确定重要特征，提出了一种创新的数据预处理方式，并通过双模型迭代拟合的方式进行数据预测.首先从数据意义、数据形式和数据关联性三个方面进行初始数据预处理，然后根据数据选择适合的模型进行训练.在传统机器学习中，Random Forest和XGBoost是两种常用的方法.RF模型通过其Bagging 过程，能够准确地评判“冗余”特征，而XGB模型在提高预测效果的同时，也囿于
XGBoost（extreme gradient boosting）的使用例子
supreme_1的博客
02-18 1440
梯度提升模型（gradient boosting）：它是目前在结构化数据中表现最好的模型。和随机森林类似，都是集成学习的方法。随机森林是将多个决策树的预测值取平均。梯度提升梯度是一种通过循环迭代将模型添加到集合中集成的方法。它首先用单个模型初始化集合，其预测可能非常稚拙的。(即使它的预测非常不准确，随后对集合的添加也会解决这些错误。) 迭代过程： 首先，我们使用当前模型集合为数据集中的每个观测生成...
XGBOOST—eXtreme Gradient Boosting算法原理
fengziyihang的博客
03-23 7740
XGBOOST算法是由华盛顿大学陈天奇博士以GBDT和RandomForest为基础提出的，并开发了C++版本。该算法由于精度高、可并行化处理和可移植性，被广泛应用于各个领域， 这也是Kaggle竞赛者最常用的方法之一。假设样本集D = {（xi， yi）...} i = 1、...nXGBOOST预测函数可表示为我们使用分部加法，可将此式变换为其中K代表迭代K轮；方程左侧为预测值；映射fk如下：...
python xgboost_XGBoost原理以及python的实现
weixin_39713686的博客
12-03 1124
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。讲解其原理前，先讲解一下CART回归树。一、CART回归树CART回归树是假设树为二叉树，通过不断将特征进行分裂。比如当前树结点是基于第j个特征值进行分...
xgboost算法
最新发布
03-11
### XGBoost算法介绍 XGBoost是一种基于梯度提升决策树（GBDT）框架的机器学习算法，因其高效性和准确性而在数据科学领域广受赞誉[^1]。此算法不仅能够处理结构化/数值型的数据，在许多比赛中也证明了其强大的分类和回归能力。 #### 原理概述 核心在于通过构建多棵弱预测树并将其组合成强预测器来实现最终的目标函数最小化。每棵树都是以前一棵为基础建立起来的，旨在减少前一轮迭代产生的残差误差。具体来说： - **加法模型**：每次迭代都增加一个新的基学习器以拟合当前模型的负梯度方向； - **正则化项**：引入L1/L2范数惩罚因子防止过拟合现象发生； 为了更有效地找到最佳分裂节点位置，XGBoost采用了近似直方图的方式代替传统的精确枚举方法来进行切分点查找操作，从而大大提高了计算效率[^3]。 ```python import xgboost as xgb from sklearn.datasets import load_boston data = load_boston() dtrain = xgb.DMatrix(data.data, label=data.target) params = { 'objective': 'reg:squarederror', 'eval_metric': 'rmse' } bst = xgb.train(params=params, dtrain=dtrain) ``` #### 实现细节 在内部实现上，除了上述提到的特点外，还支持列子采样、并行化训练等功能特性。对于大规模数据集而言，这些机制有助于加速收敛速度以及提高泛化性能。此外，XGBoost具备良好的扩展性，可以方便地集成到不同的平台环境中去执行分布式任务[^2]。 #### 应用场景 由于其出色的性能表现，已被广泛应用到了诸如广告点击率预估、推荐系统等多个行业当中。特别是在面对高维稀疏特征空间的情况下，往往能取得优于其他同类技术的效果。同时，随着版本更新不断加入新的功能模块，使得开发者可以根据实际需求灵活调整参数配置以达到更好的业务指标。
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