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最新推荐文章于 2025-06-17 23:54:04 发布
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天池龙珠计划寒假训练营学习笔记：利用XGBoost进行分析的完整流程
AI_SupplyChain的博客
01-29 744
天池龙珠计划寒假训练营学习笔记：利用XGBoost进行分析的完整步骤 工具：天池NoteBook 训练数据10.9MB 训练数据下载链接：https://tianchi-media.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/DSW/7XGBoost/train.csv 声明： 本文主要内容来源于天池龙珠计划寒假训练营教材，部分内容有修改。 原文地址： 添加链接描述 1、XGBoost 的优缺点： 1.1 XGBoost的主要优点： 简单易用。相对其他机器学习库，用户可以轻松使用XGBoost
数据竞赛XGB模型源码
11-30
在数据科学领域，XGB（XGBoost）是一种广受欢迎的梯度提升机器学习算法，尤其在各种数据竞赛中表现出色。本资料“数据竞赛XGB模型源码”显然是一个包含有参赛者们在数据竞赛中使用的XGB模型实现的代码集合，用于帮助...
xgb的简单使用（特征选择，重要性图像绘制，分类，预测）
xd-cy的博客
04-26 6967
在kaggle等竞赛中时常可以看到xgb的身影。2016年，陈天奇在论文《 XGBoost：A Scalable Tree Boosting System》中正式提出该算法。XGBoost的基本思想和GBDT相同，但是做了一些优化，比如二阶导数使损失函数更精准；正则项避免树过拟合；Block存储可以并行计算等。XGBoost具有高效、灵活和轻便的特点，在数据挖掘、推荐系统等领域得到广泛的应用。在此简单总结一下常用代码。 假设已经下载好了xgb并准备好了train_x, train_y 与 test_x, t
XGBoost
最新发布
2401_88885149的博客
06-17 777
介绍了XGBoost的主要原理，以及实例应用
xgboost
热门推荐
聊伟的博客
08-09 7万+
Xgboost 概念内容介绍来自七月在线头条号： 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。 RF和GBDT是工业界大爱的模型，Xgboost 是大杀器包裹，Kaggle各种Top排行榜曾一度呈现Xgboost一统江湖的局面，另外某次滴滴比赛第一名的改进也少不了Xgboost的功劳”。 1 决策树 举个例子...
图解机器学习 | XGBOOST模型详解
weixin_42907150的博客
02-07 2万+
在前面，我们使用ft(x)f_t(x)ft(x)代表一颗树，在本小节，我们重新定义一下树：我们通过叶子结点中的分数向量和将实例映射到叶子结点的索引映射函数来定义树：（有点儿抽象，具体请看下图）www代表树中叶子结点的权重qqq代表的是树的结构从上图可以看出，共有3个叶子结点，第一个叶子结点的权重为+1，第二个叶子结点的权重为0.1，第三个叶子结点的权重为-1；其中，小男孩属于第1个叶子结点，老奶奶属于第3个叶子结点。通过下面的式子定义树的复杂程度（定义并不是唯一的）Tw_j。
完美版资料集XGB1688规格书锂电荧光灯.节能灯剖析.doc
09-30
文档中的核心知识点主要围绕XGB1688YE760这款专用于消防应急灯具的集成电路（IC）展开，该IC是依据GB17945-2010《消防应急照明和疏散指示系统》国家标准设计的。下面将详细阐述其特点、应用范围以及主要技术参数。 ...
颜色分类leetcode-xgb2sql:将R中经过训练的XGBoost模型对象转换为SQL脚本
07-06
xgb2sql CRAN 发布 构建状态 包装小插曲 描述 此包通过将训练好的模型对象转换为 SQL 查询，可以对 R 中内置的 XGBoost 模型进行数据库内评分。 安装 最新的 CRAN 版本： install.packages( " xgb2sql " ) 开发版： ...
威纶通触摸屏与LS XGB系列PLC通讯示例.rar
07-17
此示例"威纶通触摸屏与LS XGB系列PLC通讯示例.rar"提供了一个详细的操作流程，展示了如何将威纶通触摸屏与LS XGB系列PLC进行有效连接和数据交换。下面我们将深入探讨这一主题。 **威纶通触摸屏**：威纶通是一家知名...
XGBoost_XGB项目_
10-04
总结来说，"XGB项目"利用XGBoost算法对旅客航空信息进行深入分析，通过特征工程优化数据，并通过参数调优提升模型性能，最终实现对航空业务的有效预测和决策支持。这个过程既考验了数据处理和建模的能力，也展示了...
XGB 项目使用教程
gitblog_00389的博客
10-09 464
XGB 项目使用教程 1. 项目的目录结构及介绍 XGB（X Go Binding）是一个用于与X服务器通信的低级API，其目录结构如下： xgb/ ├── AUTHORS ├── CONTRIBUTORS ├── LICENSE ├── Makefile ├── README ├── STYLE ├── auth/ ├── conn/ ├── cookie/ ├── doc/ ├── examp...
数据挖掘xgb使用总结
qq_16446137的博客
07-20 8044
数据挖掘xgb使用总结 1.数据挖掘背景 2.常见模型及特点
【项目实战】基于Python实现xgboost回归模型(XGBRegressor)项目实战
张陈亚的博客
11-02 5万+
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+代码讲解），如需数据+代码+文档+代码讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 随着大数据时代的到来，具备大数据思想至关重要，人工智能技术在各行各业的应用已是随处可见。在生产制造业，人工智能技术可以极大地提高生产效率，节省劳动成本，提升产品质量；在服务业，可以优化行业现有产品和服务，提升其质量和劳动生产率；金融、医疗等领域，也因人工智能技术的加入而愈发繁荣，人们的生活也因为其更加便利。 房屋作为每个公民的必...
模型训练xgb
MusicDancing的博客
08-25 1003
1. model pipeline 拆解 2. 代码汇总
XGBoost——机器学习（理论+图解+安装方法+python代码）
机器学习初学者必看，关注我，一起了解机器学习
02-17 2万+
文章目录一瞥一、集成算法思想二、XGBoost基本思想三、MacOS安装XGBoost四、用python实现XGBoost算法 在竞赛题中经常会用到XGBoost算法，用这个算法通常会使我们模型的准确率有一个较大的提升。既然它效果这么好，那么它从头到尾做了一件什么事呢？以及它是怎么样去做的呢？ 我们先来直观的理解一下什么是XGBoost。XGBoost算法是和决策树算法联系到一起的。决策树算法在我...
机器学习-XGBoost
happy game
02-20 1499
一、XGBoost是什么 XGBoost是基于GBDT实现的,但GBDT算法只利用了一阶的导数信息，xgboost对损失函数做了二阶的泰勒展开，并在目标函数之外加入了正则项对整体求最优解，用以权衡目标函数的下降和模型的复杂程度，避免过拟合。 同时XGBoost在许多竞赛上有着非常好的表现 二、XGBboost与scikit-learn结合使用、 XGBoost提供一个wrapper类，允许模型可以和scikit-learn框架中其他分类器和回归器一样对待 XGB...
机器学习-分类算法-模型的保存和加载12
gemoumou的python学习实记
10-12 604
保存模型 from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.linear_model import LinearRegression,SGDRegressor,Ridge from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import mean_squa..
树模型（三）：XGB
the_harder_to_love的博客
04-10 3902
算法原理 XGB基于特征生成多颗回归树，每颗回归树学习相应的残差，残差之和即为样本的预测值。 损失函数 回归问题： MSE 分类问题： 对数损失函数 分裂结点算法 与CART类似，设定阈值，当目标函数的增益大于阈值时，进行结点分裂 正则化 采用L2正则化 对缺失值处理 为缺失值指定默认方向，而在预测中出现缺失值，划分到右子树。 优缺点 优点： 1.能很好地处理缺失值，学习分裂方向 2.支持线性分类...
XGB
03-20
<think>好的，我现在需要处理用户关于XGBoost的查询。用户希望了解XGBoost的使用说明、文档和示例。首先，我得回顾用户提供的引用内容，确保回答符合要求，并正确引用相关材料。 用户提供的引用中，引用[2]提到了XGBoost是优化的梯度提升决策树（GBDT）实现，用于结构化数据的分类和回归。这是关键点，需要突出。另外，引用[4]提到PyTorch的扩展库，但可能和XGBoost无关，所以可能不需要涉及。用户还提到安装与配置、功能、应用方法等，如引用[1]中的结构，可能需要按照类似框架来组织回答。 接下来，我需要确保回答结构清晰，分步骤说明。用户需要使用说明，文档和示例，所以可能需要包括安装、基础使用步骤、参数调优、示例代码等。同时，要检查是否需要生成相关问题，根据系统指令，用户要求生成相关问题，所以在回答后需要添加相关问题部分。 需要确认XGBoost的安装命令是否正确，比如pip install xgboost。然后，示例代码可能需要一个简单的分类或回归例子，比如使用鸢尾花数据集。同时，参数调优部分可能需要提到学习率、树的深度等，以及交叉验证。 另外，需要引用用户提供的引用[2]和可能其他相关引用。例如，在介绍XGBoost特点时，引用[2]中的内容需要标注。同时，文档部分可以建议用户查阅官方文档，并可能引用其他资源如论文或教程，比如引用[3]中的Auto-Sklearn可能不相关，但需要注意是否有其他可用引用。 还要注意LaTeX格式是否正确，比如数学公式用$...$，独立公式用$$...$$。例如，XGBoost的目标函数可能需要写成公式。不过用户的问题可能不涉及复杂公式，但如果有的话需要正确应用。 最后，生成的相关问题需要与XGBoost相关，比如与LightGBM对比、处理过拟合、并行化等，确保问题符合用户可能感兴趣的后续内容。 检查是否有遗漏的部分，比如实际应用案例、参数解释、可视化结果等是否需要提及。可能用户提供的示例代码需要完整且正确，确保可以运行。 总结回答结构：安装步骤、快速入门示例、核心功能（参数调优、特征重要性）、高级功能（自定义目标函数、交叉验证）、应用场景、文档资源，最后相关问题。</think>### XGBoost使用说明及示例 #### 1. 安装与配置 XGBoost支持通过`pip`快速安装： ```bash pip install xgboost ``` 或使用Conda： ```bash conda install -c conda-forge xgboost ``` #### 2. 快速入门示例（分类任务） 以下是一个基于鸢尾花数据集的二分类示例： ```python import xgboost as xgb from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据 data = load_iris() X, y = data.data, data.target y = (y != 0).astype(int) # 转换为二分类问题 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 定义模型参数 params = { 'objective': 'binary:logistic', 'max_depth': 3, 'learning_rate': 0.1, 'n_estimators': 100 } # 训练模型 model = xgb.XGBClassifier(**params) model.fit(X_train, y_train) # 预测并评估 y_pred = model.predict(X_test) print(f"准确率：{accuracy_score(y_test, y_pred):.2f}") ``` #### 3. 核心功能说明 - **参数调优** 关键参数包括： - `max_depth`：控制树复杂度（默认3） - `learning_rate`：学习率（默认0.3） - `subsample`：样本采样比例（防过拟合） - `colsample_bytree`：特征采样比例 - **特征重要性可视化** ```python import matplotlib.pyplot as plt xgb.plot_importance(model) plt.show() ``` #### 4. 高级功能 - **自定义目标函数** XGBoost允许自定义损失函数，例如实现加权对数损失： ```python def custom_loss(preds, dtrain): labels = dtrain.get_label() grad = preds - labels # 梯度计算 hess = preds * (1 - preds) # 二阶导数 return grad, hess model = xgb.train(params, dtrain, obj=custom_loss) ``` - **交叉验证** ```python cv_results = xgb.cv( params, dtrain=data_dmatrix, num_boost_round=50, nfold=5, metrics={'error'}, early_stopping_rounds=10 ) ``` #### 5. 应用场景 - 结构化数据分类/回归（如金融风控评分、广告点击率预测） - 数据竞赛（Kaggle中常见解决方案组件） - 特征工程后需要高精度模型的场景[^2] #### 6. 文档资源 - 官方文档：[XGBoost Documentation](https://xgboost.readthedocs.io) - GitHub仓库：[dmlc/xgboost](https://github.com/dmlc/xgboost) - 参数调优指南：[XGBoost Parameters](https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/parameter.html) ---
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