Fine-tuning XGBoost in Python

最新推荐文章于 2025-07-12 19:24:50 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-12 19:24:50 发布 · 700 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#XGboost

本文介绍了如何在Python中对XGBoost模型进行微调，包括特征工程、训练集和测试集划分、评估指标、早停策略以及关键参数如学习率、树的最大深度、子采样和列采样的调整，以防止过拟合并提高模型性能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

source:https://towardsdatascience.com/fine-tuning-xgboost-in-python-like-a-boss-b4543ed8b1e

首先正确地完成了特性工程的工作。特别是分类特性，因为XGBoost在输入中不接受分类特性。

1. Train-test split, evaluation metric and early stopping

  • design the diagnosis framework of the model

How？
利用eval_set，包括Train &Test sets，并用eval_metric在这些评估集上衡量您的错误。

eval_set = [(X_train, y_train), (X_test, y_test)]
eval_metric = [
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
2025年 课程设计 机器学习&深度学习实战案例,含有python代码和教程 (4月10日已更新1179篇)
sybh的博客
10-05 8897
10月促销价99.9,适合初学python机器学习深度学习的学生,从入门到精通,专栏内含有讲解,每篇文章都含有对应的代码,会持续更新,更新至千篇案例,已经更新六百多个项。
毕业论文设计 Python 实现基于CNN-BiGRU-KDE卷积双向门控循环单元多变量时间序列区间预测（含完整的程序和代码详解）
参考资料请自行甄别 资源下载请先试读页面内容 观看内容概要 确认具体需求后再下载 亦或联系博主本人 不提供代码调试服务 如有疑问不解之处 请及时联系博主本人 妥善解决 加油 谢谢 你的鼓励是我前行的动力 谢谢支持 加油 谢谢
10-25 441
数据层：负责数据收集与存储，包括历史时间序列数据和用户输入数据的管理。模型层：CNN-BiGRU-KDE 模型用于预测并返回区间结果。应用层：包括用户接口（Web 或桌面应用）、API 服务及报告导出功能。监控与日志层：用于跟踪模型的运行状态与性能，并能快速检测异常。1.2。
XGBoost算法简介及Python实现
slx_share的博客
10-19 7999
GB(梯度提升)算法就是用损失函数的梯度近似新一轮的残差。GBDT即采用决策树(通常为CART回归树)作为基本分类器的提升算法。GBDT算法是一种加法模型，即逐步添加树以使得目标函数(或称代价函数，即损失函数之和)值最大程度减小。此时的目标函数没有正则化项，仅仅是损失函数(通常是平方损失函数)值之和，这样容易造成过拟合,因为对于回归树一直细分下去损失函数一直减小，树的层数却越来越大。 实质上决策...
xgboost-kaggle
weixin_33726943的博客
08-19 230
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
ML之XGBoost：XGBoost参数调优的优秀外文翻译—《XGBoost中的参数调优完整指南(带python中的代码)》(四)
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
06-13 5520
ML之XGBoost：XGBoost参数调优的优秀外文翻译—《XGBoost中的参数调优完整指南(带python中的代码)》(四) 目录 Step 3: Tune gamma步骤3：伽马微调 Step 4: Tune subsample and colsample_bytree第4步：调整subsample和colsample_bytree Step 5: Tuning ...
XGBoost调参(Parameter Tuning in XGBoost)
从小跑开始
12-19 1096
from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import metrics from sklearn.datasets import make_hastie_10_2 from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier from xgboos...
XGBoost模型调参、训练、保存、评估和预测
热门推荐
LMTX069的博客
04-20 5万+
xgboost模型调参、训练、保存、评估、预测
AI原生应用领域的个性化定制案例分析
最新发布
AI天才研究院
07-12 225
随着GPT-4、Llama 3等大语言模型的普及，AI原生应用（以AI为核心驱动力的应用）正在取代传统"功能型应用"。这类应用的核心竞争力不再是"能做什么"，而是"能为你精准做什么"。本文聚焦"个性化定制"这一AI原生应用的核心能力，覆盖技术原理、实现方法、行业案例三大维度，帮助开发者和产品经理理解如何让AI真正"懂用户"。本文将从"概念→原理→案例→趋势"展开：先用生活故事引出个性化定制的重要性；再拆解用户画像、大模型驱动、多模态交互三大核心技术；
大语言模型在金融风控中的应用
AI天才研究院
03-09 1580
金融风控是金融机构确保其资产安全和业务稳定的重要手段。随着金融市场的复杂性和交易量的增加，传统的风控方法已难以应对日益增长的风险。近年来，随着大数据和人工智能技术的快速发展，金融风控领域逐渐引入了新的技术手段，其中大语言模型的应用尤为引人注目。大语言模型（Large Language Models, LLMs）通过在大规模文本数据上进行预训练，具备了强大的语言理解和生成能力。这些模型不仅能够处理结构化数据，还能从非结构化文本中提取有价值的信息，从而为金融风控提供了新的解决方案。
关于fine-tuning:利用已有模型训练其他数据集
扯着扯着就淡淡了
06-19 1202
链接https://zhuanlan.zhihu.com/p/22624331
cs231n-(9)迁移学习和Fine-tune网络
KangRoger的专栏
02-18 7253
介绍适合fine-tune的场景，以及方法。
XGBoost使用教程（进阶篇）三
飘过的春风
03-02 1万+
“无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。” 一、Importing all the libraries import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt fro...
keras 深度学习之迁移学习和fine tune
u011311291的博客
08-28 1833
一.迁移学习 就是说把别人训练好的网络(比如说卷积特征提取部分)拿过来配合上自己分类器，这样可以增加训练的速度和提高分类效果。 ''' Created on 2018年8月28日 ''' #迁移学习 import keras from keras.models import Model from keras.applications import ResNet50 import nu...
finetune模型例子
6丁儿的猫
03-19 982
from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3 from keras.preprocessing import image from keras.models import Model from keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D from keras import ba...
预训练与微调(fine tuning)
Jiashilin
05-08 3万+
预训练与微调(fine tuning) 1概念 1.1. 什么是预训练 你需要搭建一个网络模型来完成一个特定的图像分类的任务。首先，你需要随机初始化参数，然后开始训练网络，不断调整直到网络的损失越来越小。在训练的过程中，一开始初始化的参数会不断变化。当你觉得结果很满意的时候，你就可以将训练模型的参数保存下来，以便训练好的模型可以在下次执行类似任务时获得较好的结果。这个过程就是 pre-t...
分布式算法调参神器HyperOptSearch-[增强学习Ray.tune]-使用XGboost举例
图特摩斯科技-博客
12-06 4713
分布式增强学习Ray.tune调参神器HyperOptSearch 近日在研究分布式增强学习框架Ray.tune（深度学习参数优化）模块时，发现里面使用的HyperOptSearch其实是基于HyperOpt（最后章节讲解）（https://github.com/hyperopt/hyperopt）支持的SearchAlgorithm，用于执行基于模型的顺序超参数优化，但是又结合了一些新的算法进...
干货！什么是微调(fine-tuning)? 如何微调GPT-3.5 模型?
pythonhy的博客
07-09 2079
在机器学习领域当中，微调(Fine-tuning) 是指在已经训练好的模型基础上，进一步调整，让你模型的输出能够更符合你的预期。透过微调，我们可以不用重新训练一个新的模型，这让我们能够省去训练新模型的高昂成本。微调的方式很简单，你只需要准备成对的训练资料。然后喂入Fine-tuning API 就可以完成了。这边指的成对资料，是输入搭配输出，输入「亚洲最帅的三个男人是谁?」这个输入，以及在收到这样的输入时，你认为什么样的输出是理想的，输出「亚洲最帅的三个男人是彭于晏，吴彦祖还有屏幕前的你」这个输出。
task-11 xgb算法实战
baidu_41253024的博客
04-26 794
集成方法主要包括Bagging和Boosting，Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个更加强大的分类。两种方法都是把若干个分类器整合为一个分类器的方法，只是整合的方式不一样，最终得到不一样的效果。常见的基于Baggin思想的集成模型有：随机森林、基于Boosting思想的集成模型有：Adaboost、GBDT、XgBoost、LightGBM等。 xgboost的工作原理如下 有一个样本[数据->标签]是：[(feature1，featur...
自然语言处理（NLP）：06 word2vec训练中文模型-文本分类
艾文
08-02 7570
本章节主要研究内容：基于word2vec 提取特征 + 文本分类
2024分类任务模型
03-16
# Example of fine-tuning BERT model for text classification tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值