XGBoost的相关Ques

最新推荐文章于 2025-11-23 20:03:02 发布
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#python #算法 #开发语言

本文详细介绍了XGBoost如何处理缺失值，与随机森林(RF)和梯度提升决策树(GBDT)进行对比，揭示了XGBoost在处理缺失值上的优势。同时，探讨了XGBoost树的复杂度，展示了其在构建高效模型方面的特性。适合机器学习和NLP领域的读者深入理解XGBoost算法。
XGboost初探
tengchengtu4139的博客
05-03 165
chentianqi的XGoost的论文阅读了一遍，但是感觉还是有很多地方不明所以。 比如文中提到的一些框架和词汇，所以下一步应该找一些这篇文章的阅读笔记，结合者一块看，再进行深入理解一下。 ...
通俗理解kaggle比赛大杀器xgboost
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08-04 15万+
通俗理解kaggle比赛大杀器xgboost 说明：若出现部分图片无法正常显示而影响阅读，请以此处的文章为准：xgboost 题库版。 时间：二零一九年三月二十五日。 0 前言 xgboost一直在竞赛江湖里被传为神器，比如时不时某个kaggle/天池比赛中，某人用xgboost于千军万马中斩获冠军。 而我们的机器学习课...
【机器学习】 XGBoost算法梳理
weixin_39982211的博客
04-10 821
前言：XGBoost原理上跟普通GBDT一样，都属于集成算法中的boost类。boost的原理可以看我的另外两篇介绍集成学习的文章，这里不多赘述。所以这篇文章主要在XGB与普通GBDT不同之处进行讨论。 1.损失函数 XGB的损失函数是支持自定义的，只要满足二阶可导即可。 XGB的损失函数除了拟合上一轮残差部分，还自带了两个损失项以减少树模型复杂度： 先讨论简单的，正则化部分： ...
机器学习之xgboost
a1272899331的博客
03-09 439
1.XGBoost引入 XGBoost是由传统的GBDT模型发展而来的，在上一节中，GBDT模型在求解最优化问题 时应用了一阶导技术，而XGBoost则使用损失函数的一阶和二阶导，更神奇的是用户可以自定 义损失函数，只要损失函数可一阶和二阶求导。除此，XGBoost算法相比于GBDT算法还有其 他优点，例如支持并行计算，大大提高算法的运行效率；XGBoost在损失函数中加入了正...
理解kaggle比赛大杀器xgboost
shawroad的博客
05-13 719
                             通俗理解kaggle比赛大杀器xgboost   说...
随机森林、GBDT和xgboost
ZIZIBONG'S BLOG
05-14 877
RF 和 GBDT联系和区别 1、RF（随即森林） 原理 用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。 2、RF 优缺点 优点： 在数据集上表现良好，两个随机性的引入，使得随机森林不容易陷入过拟合。 在当前的很多数据集上，相对其他算法有着很大的优势，两个随机性的引入，使得随机森林
强推大杀器xgboost
一个机器学习的学习之旅
05-08 540
强推大杀器xgboost 1 决策树 举个例子，集训营某一期有100多名学员，假定给你一个任务，要你统计男生女生各多少人，当一个一个学员依次上台站到你面前时，你会怎么区分谁是男谁是女呢？ 很快，你考虑到男生的头发一般很短，女生的头发一般比较长，所以你通过头发的长短将这个班的所有学员分为两拨，长发的为“女”，短发为“男”。 相当于你依靠一个指标“头发长短”将整个班的人进行了划分，于是形成了一个简单的...
Xgboost 实践：基于收支记录判断借贷意愿
爱吃火锅的博客
05-12 1116
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 前言： 上面是赛题，由于时间有点紧，所以没...
机器学习面试必考面试题汇总—附解析
julyedu_7的博客
12-03 1886
问题：xgboost对特征缺失敏感吗，对缺失值做了什么操作，存在什么问题 不敏感，可以自动处理，处理方式是将missing值分别加入左节点 右节点取分裂增益最大的节点将missing样本分裂进这个节点 。这种处理方式的问题在xgboost仅仅在特征的非缺失的值上进行分裂然后missing值直接放入其中一个节点，显然当缺失值很多的情况下，比如缺失80%，那么xgb分裂的时候仅仅在20%的特征值上分裂，这是非常容易过拟合的。 问题：简要说一下Lightgbm相对于xgboost的优缺点 优点：直方图算
机器学习基础知识点
cc的博客
10-04 6075
机器学习150道 1详细说说SVM 支持向量机，因其英文名为support vector machine，故一般简称SVM，通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。 2哪些机器学习算法不需要做归一化？ 在实际应用中，需要归一化的模型： 1.基于距离计算的模型：KNN SVM。 2.通过梯度下降法求解的模型：线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络。 但树形模型不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关
我的机器学习入门之路（上）——传统机器学习
PaniniGu的博客
11-13 6183
这篇博客主要记录了我自己的学习路线及相应的资料汇总。总时间跨度约为6个月，主要是利用了晚上的时间和周末的时间，每天坚持下来，日积月累，回过头来，可能会惊讶于自己的进步。 对于一个机器学习的小白来说，往往不知道如何入门机器学习，毕竟机器学习的知识点非常多，方向也比较多，所以，在我们进行学习之前，有必要对机器学习的大方向做一个汇总比较与选择。机器学习的应用方向主要包括：搜索、推荐、广告、风控、计算机...
BAT 机器学习 1000 题 301-400（转）
weixin_30367873的博客
05-20 2639
BAT 机器学习 1000 题 301-400（转） https://github.com/wizardforcel/data-science-notebook/blob/master/ml/BAT_%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0_1000_%E9%A2%98/301-400.md 301.在以下不同的场景中,使用的分析方法不正确的有 （B）...
（一）信号生成中的热噪声：从定义到实践的全解析
shaogp的博客
11-20 744
热噪声作为信号生成中最常见的随机噪声，其核心是 “正态分布 + 功率谱密度均匀” 的双重特性。从数学上看，通过积分可解决无限区间的概率计算；从实践上看，其分布特征与温度、电阻等物理参数直接相关，可通过实验观测或理论建模获取数据。理解热噪声的这些属性，是优化信号生成质量、降低噪声干扰的关键基础。
【TensorRT】20250826 日志 - 开启FP16的问题
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11-23 191
博主最近遇到一个新模型需要转 Engine 的任务，打算采用 Ckpt - ONNX - Engine的方式，遇到了一些小问题，记录一下。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1483
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python实现sftp上传文件
LDC，公众号【轻松学编程】
11-20 141
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Python科学计算库NumPy使用
2509_93947176的博客
11-23 412
如果想生成全零或全一的数组，可以用 或 ，指定形状就行，比如 会生成一个 2 行 3 列的零矩阵。另外， 类似于 Python 的 range，但更灵活，能生成等差数列。我在项目中常用这些来算统计量，比如均值、标准差，NumPy 提供了 、 等函数，一键搞定。我自己就是通过项目逐步深入的，现在回想起来，NumPy 不仅提升了我的编程效率，还让我对数据有了更深的理解。简单说，如果数组形状不匹配，NumPy 会自动扩展小数组来匹配大数组。比如，一个标量加一个数组，标量会被广播到数组的每个元素。
修复更新四年前的python代码
qq_53325717的博客
11-21 184
笔记
Python机器学习库
2509_93946396的博客
11-22 531
说到机器学习核心库，Sklearn的API设计确实经典。最近在做的图像分类项目里，用tf.data构建数据管道比传统生成器效率提升明显，尤其是map()和cache()的链式调用，让数据增强流程流畅了不少。最近遇到个有趣案例：某电商用户行为数据清洗时，发现用pd.get_dummies()处理分类变量比手动编码快了三倍，配合query()方法做数据筛选，代码行数直接减半。计算机视觉项目里OpenCV的HOG特征提取依然可靠，配合imutils库里的便捷函数，几行代码就能完成复杂的目标检测预处理。
ques3技术探讨与实践
在命名上，“ques”可能是“question”的缩写，表明这个项目、文件或功能与问题解决或问题处理有关。 基于上述假设，我们可以生成如下知识点： 1. 版本控制系统的应用：Git是目前最流行的分布式版本控制系统，它...
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