07-xgboost_demo

最新推荐文章于 2022-04-13 13:44:19 发布
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此博客主要围绕XGBoost示例展开，虽未给出具体内容，但可推测是关于XGBoost在信息技术领域应用的演示，XGBoost是数据挖掘等领域常用的算法工具。

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【xgboost】理论推导+代码demo
凝眸伏笔的博客
04-14 716
目录 1.泰勒公式 2.梯度下降法（Gradient Descend Method） 3.牛顿法 4.GBDT原理分析 5.XGBoost原理 目标函数 6.xgb增益计算方法的演进： 1.泰勒公式 定义：是一个用函数在某点的信息，描述其附近取值的公式。 基本形式： 其中一阶泰勒展开式就是求一阶导，二阶展开式即求二阶导。x0为已知，公式表示f(x)在x...
xgboost 实现多分类问题demo以及原理
大风车
05-13 3881
本文先把xgboost支持的多分类问题的demo写起来，打印出生成的树结构，然后理解xgboost实现多分类问题的原理。这个顺序比较好理解一些。 xgboost 多分类问题 demo 这个demo从xgboost的源代码中就可以看到。在/demo/multiclass_classification/train.py。py文件里的数据（dermatology.data）可以在https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/dermat..
Python实现xgboost模型的Demo
06-02
python实现xgboost模型，对数据进行分类预测和概率预测
XGBoost Demo
macb007的博客
02-02 1350
import numpy as np import pandas as pd import xgboost as xgb from sklearn.cross_validation import train_test_split import os import csv #from xgboost.sklearn import XGBClassifier #from sklearn import
xgboost 多分类（六段age predict）
MusicDancing的博客
06-25 543
1. 相关包导入 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import xgboost as xgb from xgboost import plot_importance from sklearn import preprocessing from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import metrics from matplotlib import pyplot a
精选资源
xgb_python算法_xgboost_xgboost二分类_源码
10-02
《XGBoost Python 实现：深入理解二分类与可视化评估》 XGBoost（Extreme Gradient Boosting）是一种高效、灵活且可扩展的梯度提升框架，尤其在机器学习竞赛和实际应用中广受青睐。本篇文章将深入探讨如何使用...
上手机器学习系列-第5篇（上）-XGBoost
a_step_further的博客
03-12 597
引言 在第4篇中我们简要介绍了GBDT的使用方法，本篇来聊一种进阶的GBDT-XGBoost，这是一款极其优秀的算法解决方案，项目官方网站：https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/。 XGBoost本身最大的优势就在于它在工程上做了大量的工作，使得该算法可以广泛应用到不同的生态中（python、spark、C++等）。 Python + XGBoost 对...
Linux安装xgboost，Python以及oracle驱动失败
Jantelope的博客
12-07 1189
软件安装前需要检自己linux位数32或者64   1.软件安装Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh        .sh文件安装方式调用命令bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh（后续安装一路回车即可） 安装完成可以调用： root@textLinux python-package]# conda list # package...
上手机器学习系列-第5篇（中）-XGBoost+Scala/Spark
a_step_further的博客
03-13 2004
书接上回 在上篇中，我们介绍了XGBoost的原生接口使用方法，以及sklearn版本的接口。本篇我们再结合Scala/Spark来聊聊，以体现XGBoost在工程上的易用性。 Spark是基于Scala原生语言开发的一个分布式迭代计算平台，其中MLLib模块包括了很多机器学习算法包（但比起Sklearn来肯定还是少的）。 Scala 是一门面向对象+函数式JVM语言，需要编译后才能执行，但...
XGBoost4J-Spark 1.0.0运行流程与排坑指南
Tai_Park
04-30 2695
XGBoost4J-Spark配置全解0.前言1.确认版本2.Maven配置3.代码4.运行 0.前言 XGBoost4J-Spark能够让我们在Spark上玩XGBoost，对于海量数据来说应该是很有用的。这篇文章主要介绍了将其官网提供的Demo部署在Linux上运行的全过程。通过此Demo在Spark上用XGBoost完成iris数据集的多分类任务。 此次选用的是最新的稳定版XGBoost4J...
XGB+FM、XGB+FFM代码实现（FM、FFM基于xlearn、pylibfm实现）
WGS.
04-13 1270
文章目录假数据XGB+FMXGB+FFM保存model XGB+FM 同 GBDT+LR 原理一致，原理解释可看下面这篇文章，本文只分享XGB+FM的代码实现demo https://blog.youkuaiyun.com/qq_42363032/article/details/112756687 假数据 from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from skl
【集成学习】sklearn中xgboost模块的XGBClassifier函数
weixin_33958585的博客
03-16 2771
# 常规参数boostergbtree 树模型做为基分类器（默认）gbliner 线性模型做为基分类器silentsilent=0时，不输出中间过程（默认）silent=1时，输出中间过程nthreadnthread=-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，...
xgboost入门与实战（原理篇）
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hczheng的专栏
09-16 29万+
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10倍以上。在数据科学方面，有大量kaggle选手选用它进行数据挖掘比赛，其中包括两个以上kaggle比赛的夺冠方案。在工业界规模方面，xgboost的分布式版本有广泛的可移植性，支持在YARN, MPI, Sungrid En
xgboost入门与实战（实战调参篇）
hczheng的专栏
09-18 6万+
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 MNIST data—手写数
xgboost 2分类（sex predict）
MusicDancing的博客
06-25 2747
11 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import xgboost as xgb from xgboost import plot_importance from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import metrics from sklearn import preprocessing # from matplotlib import pyplot as pl
XGBoost调参demo（Python）
春江水暖
09-22 5008
XGBoost我们用的是保险公司的一份数据# 各种库 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
介绍一下xgb_xgboost实战，一篇就好
weixin_31951319的博客
12-23 1292
介绍：之前学习了xgb的通俗介绍，和从数学的角度深入看了一下xgb的数学原理 。其实一般情况下，你知道如何运用就可以了。人们常说 人和动物的最大区别是会使用工具，而不是说了解工具的原理。 所以你用好xgb是一个最基础工作，咱得会。学习一个算法实战，一般按照以下几步，第一步能够构建一个模型，第二步是能够优化一个模型 。本章，我们将学习以下内容如果使用xgboost构建分类器xgboost 的参数含义...
xgboost 实战以及源代码分析
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09-05 4539
1.序 　　距离上一次编辑将近10个月，幸得爱可可老师（微博）推荐，访问量陡增。最近毕业论文与xgboost相关，于是重新写一下这篇文章。 　　关于xgboost的原理网络上的资源很少，大多数还停留在应用层面，本文通过学习陈天奇博士的PPT、论文、一些网络资源，希望对xgboost原理进行深入理解。（笔者在最后的参考文献中会给出地址） 2.xgboost vs gbdt 　　说到xgboo...
XGBoost：在Python中使用XGBoost
super
07-06 13万+
在Python中使用XGBoost下面将介绍XGBoost的Python模块，内容如下： * 编译及导入Python模块 * 数据接口 * 参数设置 * 训练模型l * 提前终止程序 * 预测A walk through python example for UCI Mushroom dataset is provided.安装首先安装XGBoost的C++版本，然后进入源文件的根目录下
Python地铁客流量预测模型-Linear+XGBoost示例
资源摘要信息:"本资源包含了一个Python实现的客流量预测模型，具体而言，是结合...通过学习和实践这个demo，学习者可以深入了解线性回归和XGBoost算法的实际应用，同时提高使用Python进行数据分析和机器学习的能力。
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