XGBoost

最新推荐文章于 2025-07-01 00:15:00 发布
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  1. 决策树的分类能力由叶子节点上的条件概率分布决定
  2. 决策树的内路径只决定了特征空间的划分情况，即给定一个样本xi，最终会落在哪个节点

思考：
这里写图片描述

提升的定义

这里写图片描述

提升的框架

思路：在构建好的k-1棵决策树的基础上，构建第k棵决策树

符号说明：
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这里需要解释一下俩棵决策树的加权和的含义
这里写图片描述
权值a1,a2取值不同，首先决定了不同的特征空间的划分，统计后得到不同的条件概率，是一棵抽象的树结构

  1. 首先，给定常函数F0(x):
    这里写图片描述
    并且由之前关于cost function中的讨论，F0(X)总是可求的
  2. 以贪心的思路扩展得到Fm(x):
    这里写图片描述

目标函数的计算

这里写图片描述
这里写图片描述
这里的所谓权值w就是P(Y|X)的条件分布
这里写图片描述

模型构建

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机器学习分类算法之XGBoost（集成学习算法）
迷茫与徘徊只会让你陷入绝境，欢迎私信博主，带你开始提升变现价值！
02-14 10万+
目录 走进XGBoost 什么是XGBoost？ XGBoost树的定义 XGBoost核心算法 正则项：树的复杂程度 XGBoost与GBDT有什么不同 XGBoost需要注意的点 XGBoost重要参数详解 调参步骤及思想 XGBoost代码案例 相关性分析 n_estimators（学习曲线） max_depth（学习曲线） 调整max_depth 和min_child_weight 调整gamma 调整subsample 和colsample_bytree 调整正则
在 Matlab 中运行 xgboost 的函数：提供了两个文件：xgboost_train 和 xgboost_test，它们从 Matlab 内部调用 xgboost dll。 该示例用于分类。-matlab开发
05-29
提供了两个文件：xgboost_train和xgboost_test，它们从Matlab内部调用xgboost dll。 该示例用于分类。 可以提供停止学习过程迭代的评估标准。 支持的评估标准是“AUC”、“准确度”、“无”。 'AUC'和'Accuracy'需要统计工具箱。 如果 eval_metric == 'None'，则将针对 max_num_iters 执行学习，无需内部交叉验证。 可以使用您自己的“外部”交叉验证程序，它调用 xgboost_train.m。 xgboost_train.m 中记录了此类外部程序的示例 这些函数要求 xgboost.dll 和 xgboost.h 可用。 编译xgboost库并在Matlab中使用的步骤： 视窗： 第 1 步：创建 xgboost.dll 请遵循以下说明： https : //xgboost.readthedocs.io/
xgboost代码回归matlab-Data-Science-Learning:入门数据科学笔记和资源
05-26
xgboost代码回归matlab 数据科学 python 3.6中许多数据科学用例的探索性，培训和资源代码 资源 学习顺序 标题 关联 笔记 1个 数据科学的数据类型 Python数据类型概述 2个 Unix Shell数据科学命令 使用Unix命令的基本原理 3 Git介绍 提交，登台，删除和使用历史记录的常规命令 4 数据科学导论 Python基础知识和数据科学堆栈简介 5 数据科学工具箱第1部分 数据整理，计算，可视化和统计实践 6 数据可视化简介 Matplotlib主数据图和自定义介绍 7 熊猫基金会 使用pandas软件包进行数据整理和可视化的详细技术基础 8 用熊猫操纵数据框 使用通用DataFrame流程的技术 9 将DataFrame与Pandas合并 使用多个相关的DataFrames 10 Python数据科学工具箱（第2部分） 迭代器和生成器 11 用Python导入数据（第1部分） 导入平面文件，MATLAB，Strata和SQL数据 12 用Python导入数据（第2部分） 使用URL和API导入 13 SQL初学者和中级教程 基本语法，逻辑运算符和联接
【AI深究】XGBoost深度解析：原理、算法与工程实践——全网最详细全流程详解与案例（附详尽Python代码演示）|集成方法核心原理、算法细节、数学表达、工程实现与实际意义|参调技巧与代码示例可视化
最新发布
AI人工智能爱酱～你的AI学习好帮手～
07-01 2181
大家好，我是爱酱。本篇将会系统梳理XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）的核心原理、算法细节、数学表达、工程实现与实际意义，帮助你全面理解这一机器学习领域“常胜将军”的本质。 注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！
xgboost代码回归matlab-CS229_Project:通过遥感CNN功能预测贫困
05-26
xgboost代码回归matlab 通过遥感CNN功能预测贫困 入门 对于此项目，我们提供了使用遥感CNN功能进行贫困预测的研究。 通过从CNN提供的4096个特征中精心选择特征，我们训练了一个模型，该模型可以比使用夜灯强度更好地预测财富指数。 我们分两部分进行研究，即特征选择和模型训练。 我们使用基于相关性，基于套索的和正向搜索方法来选择特征。 我们使用线性回归，岭回归，Lasso回归和XGBoost来训练我们的模型并比较性能。 您可以使用我们提供的代码来完成此过程。 先决条件 使用MATLAB提供的内置函数来开发特征选择方法和基本回归模型。 “ all_countries_dhs.mat”是包含所有训练数据和训练集的文件。 要在Python中运行XGBoost代码和VAE代码，您需要： Python 2.7 正在安装 请参考上面的链接，了解如何安装依赖项。 对于MacOS，如果您在计算机上安装了pip，则可以执行以下操作： pip install xgboost pip install -U scikit-learn python -m pip install --user num
下载安装XGBoost
qq_38734067的博客
02-20 6310
在Spyder运行下载语句失败 !pip install xgboost # 报错：下载超时 # 可能是我没先运行 import pip 吗？？？忘了~ ~ 手动网站下载安装包：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#xgboost ctrl+F 查找：Xgboost 根据Python 3.7，电脑64位，选择下载：xgboost‑0...
xgboost.rar
01-13
XGBoost[1]是2014年2月诞生的专注于梯度提升算法的机器学习函数库，此函数库因其优良的学习效果以及高效的训练速度而获得广泛的关注。仅在2015年，在Kaggle[2]竞赛中获胜的29个算法中，有17个使用了XGBoost库，而作为对比，近年大热的深度神经网络方法，这一数据则是11个。
XGBoost介绍
网络资源是无限的
03-10 1594
XGBoost介绍
Xgboost
weixin_58975360的博客
04-25 2537
梯度提升树 class xgboost.XGBRegressor (max_depth=3, learning_rate=0.1, n_estimators=100, silent=True, objective='reg:linear', booster='gbtree', n_jobs=1, nthread=None, gamma=0, min_child_weight=1, max_delta_step=0,subsample=1, colsample_bytree=1, colsample_byl
XGBOOST算法Python实现（保姆级）
热门推荐
m0_61399808的博客
03-22 6万+
本文基于XGBOOST算法，从数据预处理、算法原理、算法实现、敏感性分析和算法应用都做了具体的分析，可适用于大部分机器学习算法初学者。
xgboost源码包，github上下载的
01-17
可编译安装，源代码分析 ，目前是最新版的，方便下载使用
xgboost代码回归matlab-neural_decoding:解码来自KordingLab的分析代码
05-26
xgboost代码回归matlab 神经解码： 包含许多用于解码神经活动的方法的python软件包 该软件包包含经典解码方法（维纳滤波器，维纳级联，卡尔曼滤波器，支持向量回归）和现代机器学习方法（XGBoost，密集神经网络，递归神经网络，GRU，LSTM）的混合。 当前设计解码器来预测连续值的输出。 将来，我们将修改功能以允许分类。 该程序包随附一个，用于比较这些方法在多个数据集上的性能。 如果您在研究中使用我们的代码，请引用该手稿，我们将不胜感激。 依存关系 为了运行所有基于神经网络的解码器，您需要安装为了运行XGBoost解码器，您需要安装为了运行维纳滤波器，维纳级联或支持向量回归，您将需要。 入门 我们提供了jupyter笔记本，其中提供了有关如何使用解码器的详细示例。 文件“ Examples_kf_decoder”用于卡尔曼滤波器解码器，文件“ Examples_all_decoders”用于所有其他解码器。 在这里，我们提供一个使用LSTM解码器的基本示例。 对于此示例，我们假设我们已经加载了矩阵： “ neural_data”：大小为“时间段总数” x“神经元数量”的矩
xgboost代码回归matlab-summary:Wenbo的项目首页
05-26
xgboost代码回归matlab 项目首页 Maven波 欢迎来到我的github页面。 此页面充当我项目的存储库的“目录”。 您可以通过单击链接在其各自的存储库中找到有关每个项目的详细信息。 另外，我在这里列出了一些示例代码，这些代码演示了我的编码风格。 1.机器学习应用项目 本节包括我在金融，计算机视觉等领域的机器学习应用程序项目。 金融： 计算机视觉/图像分析： -建立卷积神经网络（CNN）以模仿驾驶员的行为。 -通过车辆上的前置摄像头检测行驶车道。 -通过前置摄像头跟踪周围的车辆 2.仅用于演示目的的示例代码 Python R（大多数R代码可以追溯到我在罗格斯大学读研究生1.5年的时间） VBA（不可用，因为它仅与我以前在德勤的专业工作有关） MATLAB-优化 SQL 3.优化与机器学习（理论） 本部分包括我有关统计，优化和机器学习的项目。 这些项目涉及机器学习，统计和优化的理论和方法 分布稳健的优化和机器学习（工作论文）
xgboost.dll
08-06
安装xgboost时出现错误是可能是缺少了相应的xgboost.dll工具包所致，这个包能完美解决安装时出现的错误。
xgboostmatlab代码-scikit-from-matlab:在Matlab中使用scikit算法！
06-13
xgboost matlab代码
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...
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。...
xgboost
05-02
### XGBoost 在集成学习中的原理 XGBoost 是一种基于梯度提升（Gradient Boosting）框架的高效集成学习算法。它的核心思想是通过组合多个弱学习器（通常为决策树），逐步优化目标函数，从而构建出一个强学习器[^1]...
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