Xgboost

最新推荐文章于 2024-12-20 09:21:27 发布
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博客主要对Xgboost进行了详细讲解，Xgboost是信息技术领域重要内容，在数据挖掘等方面有广泛应用。
PyPI 官网下载 | imbalance_xgboost-0.7.3a10-py3-none-any.whl
01-05
资源来自pypi官网。 资源全名：imbalance_xgboost-0.7.3a10-py3-none-any.whl
GA-XGBoost遗传算法优化XGBoost分类预测（Matlab完整源码和数据）
08-10
1.Matlab实现GA-XGBoost遗传算法优化XGBoost分类预测（Matlab完整源码和数据）。 2.输出对比图、混淆矩阵图、预测准确率，运行环境Matlab2023及以上。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、...
Imbalance-XGBoost:XGBoost用于标签不平衡的数据
05-23
失衡-Xgboost 该软件包含二进制分类问题中Xgboost [2]（<\ url> ）的加权损失和焦点损失[1]实现的代码。 我们使用加权和失焦函数的主要原因是为了解决标签不平衡数据的问题。 原始的Xgboost程序提供了一种简便的方法来自定义损失函数，但是将需要计算一阶和二阶导数来实现它们。 该软件的主要贡献是渐变的推导及其实现。 软件更新 版本0.8.1：软件包现在支持提前停止，您可以在初始化对象时通过early_stopping_rounds进行指定。 版本通知 从Imbalance-XGBoost的0.7.0版开始，开始支持更高版本的XGBoost，并删除了对0.4a30之前的版本（XGBoost> = 0.4a30）的支持。 这与XGBoost <= 0.4a30的先前要求相矛盾。 请相应选择适合您系统的版本。 从版本0.8.1开始，该软件包现在要求xgboost具有>
XGboost
weixin_33860553的博客
06-09 87
xgboost是一种boost方法。 提升树模型 转载于:https://www.cnblogs.com/bafenqingnian/p/9161816.html
Imbalance-XGBoost 项目常见问题解决方案
gitblog_00697的博客
12-20 881
Imbalance-XGBoost 项目常见问题解决方案 项目基础介绍 Imbalance-XGBoost 是一个针对标签不平衡数据的开源项目，基于 XGBoost 实现。该项目主要通过加权损失函数（Weighted Loss）和焦点损失函数（Focal Loss）来处理二分类问题中的标签不平衡问题。XGBoost 是一个高效的梯度提升框架，广泛应用于机器学习和数据科学领域。 该项目的主要编程语言...
样本不平衡的解决方案（很详细）
WGS.
03-21 1万+
文章目录1. 样本不平衡的影响2. 可尝试的改进方案2.1 采样2.2 数据增强2.3 loss2.4 模型层面2.5 评估指标 1. 样本不平衡的影响 ​ 举个例子，在广告CTR预估场景中，正负样本的占比可以达到1：500，点击的正样本是少数类，没点击的负样本为多数类。如果直接拿这个比例去训练模型的话，很容易学出一个把所有样本都预测为负的模型，因为喂进去学习的样本大多都是负样本。这种情况下，损失会很低，准确率一般都会很高，比如0.98，但是F1会很低，比如0.01。你可以理解为，模型最终学习的并不是如何
PSO-XGBoost粒子群算法优化XGBoost分类预测（Matlab完整源码和数据）
08-09
1.Matlab实现PSO-XGBoost粒子群算法优化XGBoost分类预测（Matlab完整源码和数据）。 2.输出对比图、混淆矩阵图、预测准确率，运行环境Matlab2023及以上。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰...
pycharm中xgboost下载失败的解决方案
08-14
如果你在pycharm中用pip install xgboost时遇到以下问题，可以安装下列步骤处理： 1.先看看自己的python版本号（cmd-->python），和支持的cp号。一个简单粗暴的方法，我的python是3.8的，支持的CP就是cp38。 2.pip ...
matlab xgboost安装调试
02-12
标题“matlab xgboost安装调试”涉及到的是在MATLAB环境中安装和配置XGBoost库的过程，以及可能遇到的问题和调试方法。XGBoost是一种高效、灵活且可扩展的梯度提升框架，常用于机器学习任务，特别是分类和回归问题。...
大杀器xgboost指南
Bryan__的专栏
07-28 3万+
之前做了一个视频，从基础的决策树到xgboost，再到代码实现，以及python接口，有兴趣的可以去看看https://class.pkbigdata.com/#/classDetail/forum/5本文不做深入探讨，仅供自己备忘原文：http://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboo...
机器学习中样本不平衡的解决方案
WGS.
11-26 2549
文章目录采样正样本过采样正样本smote负样本欠采样基于聚类的随机采样（CBO）SMOTEBoost（采样方法和集成学习的集成）将二分类看成一分类或异常检测问题focal lossimbalance-XGBoost正负样本失衡时的评估指标 注：本文中，将大众样本视为负样本，小众样本视为正样本。即正样本很少，负样本很多。 采样 首先最基本的就是采样，分为过采样和欠采样。 正样本过采样 1.如果随机的复制多分正样本进行过采样，那么必然会导致过拟合，因为训练数据中的正样本会反复出现。这种做法不建议。 2.可以通
XGBoost-Python完全调参指南-参数解释篇
热门推荐
Will Lin的博客
03-27 10万+
关于XGBoost的参数，发现已经有比较完善的翻译了。故本文转载其内容，并作了一些修改与拓展。 原文链接见：http://blog.youkuaiyun.com/zc02051126/article/details/46711047 XGBoost参数 XGBoost的参数可以分为三种类型：通用参数、booster参数以及学习目标参数 General parameters：参数控制
xgboost调参整理
春华秋实
03-15 1260
尽管有两种booster可供选择，我这里只介绍tree booster，因为它的表现远远胜过linear booster，所以linear booster很少用到。1、eta[默认0.3]和GBM中的 learning rate 参数类似。通过减少每一步的权重，可以提高模型的鲁棒性。典型值为0.01-0.2。2、min_child_weight[默认1]决定最小叶子节点样本权重和。和GBM的 mi...
Complete Guide to Parameter Tuning in XGBoost (with codes in Python)
mmc2015的专栏
03-30 3666
http://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/ Introduction If things don’t go your way in predictive modeling, use XGboost.  
XGBOOST 之稀疏数据的处理
AcceptedLin的博客
09-22 1万+
XGBOOST 之稀疏数据的处理 当数据及其稀疏的时候，不应该转换为numpy等形式，尤其是点击数据。 商品成千上万，用户点击商品的种类只是其中的某一些类型，但是以此建立起来的点击矩阵的纬度却是庞大而冗余。 解决方式1： 将数据转化为libsvm存储的形式， 数据的第一列是label, 第二列之后的是特征 label key1:value1 key2:value2 key3:value3 XGBoost可以加载libsvm格式...
Xgboost参数解释及调参
冷的太明显
04-29 4万+
General Parameters Booster Parameters Task Parameters 首先xgboost有两种接口，xgboost自带API和Scikit-Learn的API，具体用法有细微的差别但不大。 在运行 XGBoost 之前, 我们必须设置三种类型的参数: （常规参数）general parameters，（提升器参数）booster paramet...
【项目小结】大规模数据（含缺失值）在机器学习中的处理及训练小结（基于python）
梦想破三的奔三狗
11-02 1万+
最近跟另一个室友在忙某网贷融资平台发布的客户分类、信用评级、还款预测的实时排行竞赛。平台提供附带标签训练数据集与不带标签的验证集，参赛选手提交验证集的预测结果，平台返回模型评价指标值。 其实就我们目前的烂水平来说做机器学习也没有我们太多事情，也就是安装好别人写好的函数库，导入数据，调好参数，剩下就是CPU跟GPU的事情了。然而很多问题都是尝试之后才会出现的，这半个月的瞎折腾也算是积累了一些经验，...
xgboost 参数 scale_pos_weight 详解
张月鹏的博客
05-16 4万+
从官网解说、源码和实验三个角度来解说 xgboost 参数： scale_pos_weight
XGBoost
最新发布
11-20
XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种高效的梯度提升库，在机器学习领域应用广泛。 ### 原理 XGBoost是Gradient Boosting算法的一种高效实现，可对比GBDT模型来理解其核心差异 [^1]。它通过迭代地训练一系列弱分类器（通常是决策树），并将它们组合成一个强分类器。在每一轮迭代中，XGBoost会拟合前一轮模型的残差，从而逐步减小预测误差。 ### 使用方法 #### 库参数了解 要熟练使用XGBoost库，需了解其原理和API参数。通用参数包括 `booster`（基分类器的模型，如 `gbtree` 和 `gbliner`）、`nthread`（线程数）等；`booster` 参数（以 `gbtree` 提升树为例）包含 `learning_rate`（梯度下降的学习率，一般为0.01 - 0.2）、`min_child_weight`（最小叶子节点样本权重和，用于避免过拟合，一般为1）等；学习目标函数参数有 `objective`（指定分类回归问题，如 `binary:logistic`）、`eval_metric`（评价指标）等 [^2]。 #### 示例代码 ```python import xgboost as xgb from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 boston = load_boston() X = boston.data y = boston.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建XGBRegressor对象 model = xgb.XGBRegressor(max_depth=3, learning_rate=0.1, n_estimators=100) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 进行预测 y_pred = model.predict(X_test) ``` #### 类别特征处理 原生XGBoost对类别特征需手动做one - hot编码，解决方案是升级到XGBoost 1.5+，使用 `enable_categorical=True` [^4]。 ### 应用场景 XGBoost适用于各种分类和回归问题，尤其在数据挖掘、机器学习竞赛等领域表现出色，例如： - 金融领域的风险评估、信贷违约预测。 - 医疗领域的疾病诊断、病情预测。 - 电商领域的用户购买行为预测、商品推荐等。
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