实战十一：基于RandomForest, AdaBoost, xgboost , GradientBoosting, LGBM等算法的企业资质黑白名单预测 完整代码数据

最新推荐文章于 2025-12-04 22:05:42 发布
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分类专栏： 机器学习实战 文章标签： RandomForest xgboost LGBM 企业资质 机器学习 预测 AdaBoost
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该项目通过机器学习算法，包括RandomForest, AdaBoost, xgboost和LGBM，进行企业资质的黑白名单预测。详细介绍了二分类问题的解决过程，并提供了完整的代码数据。" 120638534,9111203,微信小程序动态监听数据变化：watch使用教程,"['小程序开发', '数据管理', '页面生命周期']
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集成学习（ensemble learning）是时下非常流行的算法，广泛应用于各种竞赛中，它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过在数据上构建多个模型，集成所有模型的模型结果。基本上所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影，在现实中，集成学习也有相当大的作用，它可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源、流失，也可以用作预测疾病的风险和患者的感染性，在现在的各种竞赛中，随机森林，梯度提升树，Xgboost等集成算法随处可见。 集成算法会考虑多个评估器的建模结果，汇总成一个综合的结果，以此来获取比单个模型
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Boosting算法是通过串联的方式，将一组弱学习器提升为强学习器算法。它的工作机制如下：（1）用初始训练集训练出一个基学习器；（2）依据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得之前做错的训练样本在之后中得到最大的关注；（3）用调整后的样本分布进行下一个基学习器；（4）重复2-3的步骤，直到基学习器的数量达到了指定的T值后（5）将T个基学习器进行加权组合得到集成的学习器。而根据策略不同，会有Adaboost和GBDT、XGBoost三种常见的Boosting算法。
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顺序训练一系列弱学习器每个新模型都专注于纠正前一个模型的错误组合所有弱学习器形成强学习器AdaBoost算法回顾增加被错误分类样本的权重最终预测是加权投票“掌握XGBoost和LightGBM，你就能解决工业界90%的结构化数据问题！现在你已拥有这些冠军算法的完整知识体系。参加Kaggle比赛实践所学知识深入研究算法源代码实现尝试在不同业务场景中应用在下一篇文章中，我们将探索无监督学习的奥秘，从聚类到降维，揭示数据背后的隐藏模式！敬请期待！延伸阅读XGBoost官方文档。
大数据分析案例-基于Catboost+LGBM算法构建银行客户流失预测模型
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