瑶子的博客

转自：https://blog.youkuaiyun.com/han_xiaoyang/article/details/52665396本文仅收集模型参数定义，具体代码示例请参考上述链接。1、简介XGBoost算法现在已经成为很多数据工程师的重要武器。它是一种十分精致的算法，可以处理各种不规则的数据。构造一个使用XGBoost的模型十分简单。但是，提高这个模型的表现就有些困难(至少我觉得十分纠结)。这...

一、ROC曲线（1）定义ROC： 接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。常用于二分类问题中的模型比较，主要表现为一种真正例率 (TPR) 和假正例率 (FPR) 的权衡。横轴：负正类率(false postive rate FPR)特异度，划分实例中所有负例占所有负例的比例；(1-Specifici...

本文参考七月在线内容。所有数据从kaggle网站获取import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrameimport matplotlib.pyplot as pltfrom pylab import mplmpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']...

参考：https://www.cnblogs.com/zy230530/p/6847243.html 代码段需完善假设这里要被分类的类别有两类，类c1和类c2，那么我们需要计算概率p(c1|x,y)和p(c2|x,y)的大小并进行比较：如果：p(c1|x,y)>p(c2|x,y),则(x,y)属于类c1 p(c1|x,y)<p(c2|x,y),则(x,y)属于类c...

参考：https://blog.youkuaiyun.com/hustqb/article/details/78394058# -*-coding:utf-8 -*-import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt'''简化数据的原因： 1、数据更易使用 2、降低算法计算开销 3、降噪 ...

参考：https://blog.youkuaiyun.com/c406495762/article/details/77851973import numpy as npimport random'''sigmoid()函数定义'''def sigmoid(inX): return 1.0/(1 + np.exp(-inX))'''梯度上升算法'''def gradAscent...

news_stock练习:from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer,TfidfVectorizerimport pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.metrics import roc_auc_scoref...

import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.ensemble import RandomForestRegressor,BaggingRegressorfrom nltk.stem.snowball import SnowballStemmerfrom sklearn.model_selection import cross_val...

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