【机器学习】机器学习实验四：集成算法2（详细代码展示）

最新推荐文章于 2023-06-14 10:21:30 发布
最新推荐文章于 2023-06-14 10:21:30 发布
阅读量277 收藏 3
点赞数
分类专栏： 浙工商机器学习实验指导 文章标签： 机器学习 GBDT Xgboost 集成算法
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wzk4869/article/details/129262036
版权

文章目录

一、实验介绍

1.1 简单介绍

简单介绍 GBDT 和 XGBoost 算法的原理。

1.2 Titanic 数据实验

  1. 对 Titanic 数据进行探索性数据分析；
  2. 数据预处理：缺失值处理、哑变量处理、分箱操作等；
  3. 特征工程：特征提取、特征生成等；
  4. 以 Precision、Recall、F1 和 Auc 等指标为评价标准，利用网格搜索等方法找到合适的模型参数，探究并比较 AdaBoost、GBDT、XGBoost 和 Random Forest 集成算法的性能。

二、项目地址

https://mbd.pub/o/bread/ZJWckpZp

在这里插入图片描述

三、算法结果展示

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

[Python从零到壹] 十三.机器学习之聚类算法四万字总结全网首发（K-Means、BIRCH、树状聚类、MeanShift）
杨秀璋的专栏
07-06 1万+
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持，知识无价人有情，希望
【机器学习】集成学习+代码实现
maershii
12-10 8438
1. 概念与分类 集成学习（ensemble learning）构建并结合多个学习器，先学习基学习器，再根据某种策略结合起来。 结合可以是：①集成不同算法；②集成同一算法不同设置；③数据集分成多部分分给不同分类器的集成。 分类：bagging， boosting 2. bagging 概念： 采用bootstraping sampling的有放回的自助采样方法。假设原数据集N个样本，随...
机器学习实验资料（含代码和讲解）
12-07
本资料包含支持向量机、朴素贝叶斯、线性回归和基于TensorFlow的实验和讲解，都非常易懂
【机器学习】机器学习实验一：线性回归（详细代码展示）
wzk4869的博客
02-27 4894
【机器学习】机器学习实验一：线性回归（详细代码展示）
【机器学习】机器学习实验三：集成算法1（详细代码展示）
wzk4869的博客
02-28 465
【机器学习】机器学习实验三：集成算法1（详细代码展示）
集成算法——Adaboost代码
樱缘之梦
03-19 1454
     集成算法是我们将不同的分类器组合起来，而这种组合结果就被称为集成方法或者是元算法。使用集成方法时会有多种形式：可以是不同算法的集成，也可以是同意算法在不同设置下的集成，还可以是数据集不同部分分配给不同分类器之后的集成。两种形式：bagging方法：从原始数据集选择S次后得到S个新数据集，之后将某个学习算法分别作用于数据集，就得到了S个分类器，在对新的数据集进行分类时，使用这些分类器进行分...
机器学习算法+代码
指针的博客
11-19 4372
机器学习 一、概述 1、机器学习研究方向 传统预测 图像识别 自然语言处理 2、数据集构成 数据集 = 特征值+目标值 监督学习： 目标值为类别 属于分类问题 目标值为连续数据 属于回归问题 无监督学习 无目标值 3、机器学习流程 获取数据 数据处理 特征工程 机器学习模型-训练模型 模型评估 应用 4、书籍、框架 机器学习 深度学习 数集 西瓜书–周志华 花书 框架 sklearn theano、caffe2、chainer 数据集 sklearn、kag
Python机器学习基础算法教程：课件+数据+代码
04-15
Python机器学习基础算法教程：课件+数据+代码 一、课件PPT 二、代码 9 -聚类算法实验分析 3-模型评估方法 8-Kmeans代码实现 14-集成算法实 验分析 7-聚类算法-Kmeans&Dbscan原理 6-逻辑回归实验分析 5- 逻辑回归代码...
机器学习-机器学习算法实现之集成学习.zip
03-09
在"机器学习_机器学习算法实现之集成学习.zip"的资源中，我们可以找到关于这些集成学习方法的实现细节，包括代码示例和可能的数据集。这些资料可以帮助我们更好地理解如何在实际项目中应用集成学习，比如： - 如何...
机器学习之集成学习理论与代码实践
06-14
在IT领域，特别是数据科学和机器学习中，集成学习是一种强大的技术，用于组合多个学习算法以提高预测性能。本文将深入探讨集成学习的核心概念、主要方法，并通过代码实践来阐述如何应用这些方法解决实际问题。 集成...
强烈推荐-超全的机器学习算法课件、源码等资料合集（80份）.zip
最新发布
12-02
14-集成算法实验分析 15-支持向量机原理推导 Kmeans PCA降维 python机器学习案例 Xgboost 贷款利润最大化 股价预测 机器学习算法 聚类 决策树 逻辑回归 用户流失预警 支持向量机 1-AI入学指南.pdf 2-回归算法.pdf ...
机器学习实验---调用sklearn库实现GBM
qq5q13638的博客
10-28 3750
导语一直在纠结GBM这个方法到底是怎么调用的，因为貌似sklearn中并没有一个专门的方法叫做GBM。emmm，后来好像其实一般就说gradient boosting。根据官方文档我们迅速来学习它的使用方式吧~简单步骤1、导入分类器和make_hastie_10_2from sklearn.datasets import make_hastie_10_2 from sklearn.ensemble
统计机器学习代码合集
Yeexxxx___的博客
06-11 1200
统计机器学习代码合集
机器学习实用代码汇总（你想要的这里都有）
weixin_43756027的博客
04-10 1万+
机器学习实用代码汇总（你想要的这里都有） 文章目录机器学习实用代码汇总（你想要的这里都有）前言一、数据导入1.数据文件读取2.提取特征和标签二、数据预处理1.数据的无量纲化2.缺失值处理3.处理分类型特征：编码与哑变量4.处理连续型特征：二值化与分段总结 前言 这里记录了自己在学习和实践中， 记录下来的常用代码块。非常适合小白来学习和实践，在实践过程中找到你想要的某些功能，不断的复制粘贴就可以，有助于你早日成为CV工程师。 一、数据导入 1.数据文件读取 代码如下（示例）： #读取CSV文件 i
python机器学习 | 集成算法介绍及实现
Claire_chen_jia的博客
11-27 3930
集成算法介绍及实现1 集成算法基本概念2 集成算法介绍2.1 Bagging2.2 随机森林2.3 Boosting2.4 Stacking3 随机森林API介绍及实现3.1 随机森林API实现3.2 随机森林分类示例3.2 随机森林回归3.3 随机森林优化调参 1 集成算法基本概念 （1）定义：集成算法是通过建立几个模型来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和做出预测(如图所示)。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。 [外链图片转存失败,源站可能有
机器学习算法之复合算法代码实战及其解析
csdnliu123的博客
06-20 1105
#导入包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets #自定义数据 X,y=datasets.make_moons(random_state=41,noise=0.1,n_samples=500) #绘制数据图形 plt.scatter(X[y==0,0],X[y==0,1],c="r") plt.scatter(X[y==1,0],X[y==1,1],c="b") plt.show(.
机器学习完整项目实战附代码(一)：探索型数据分析+特征工程+建模+报告
热门推荐
轩逸云的博客
05-17 2万+
1. 项目背景   泰坦尼克号的沉没是历史上最臭名昭著的沉船之一。1912年4月15日，在她的处女航中，被广泛认为“不沉”的“泰坦尼克号”在与冰山相撞后沉没。不幸的是，船上的每个人都没有足够的救生艇，导致2224名乘客和船员中有1502人死亡。虽然生存中有一些运气因素，但似乎有些群体比其他群体更有可能生存下来。在这里，建立一个预测模型来回答这个问题：“什么样的人更有可能生存？”使用乘客数据（即姓名，年龄，性别，社会经济阶层等）。 1.1 项目目标：   这是一个受监督的分类机器学习任务：给定一组包含目标（在
最适合初学者的21个机器学习项目，附实战代码+数据集
gu1857035894的博客
10-26 5877
大家好，平时大家看机器学习视频教程或者书籍时，是不是总有一种自己已经精通的感觉，但当你尝试去应用它时，可能会发现它比看起来更难。而「项目」可帮助你快速提高应用技巧，同时让你有机会探索有趣的主题。我会给大家介绍21个机器学习项目，包括面向新手的初级项目、面向专业人士的中级和高级项目。此外，你可以将项目添加到你的投资组合中，从而更轻松地找到工作，找到更多的职业机会，甚至协商更高的薪水。MNIST数字分类机器学习项目。使用机器学习的电影推荐系统。音乐流派分类机器学习项目。语音情感识别机器学习项目。
常见的机器学习算法代码及其Python代码
2301_76161259的博客
06-14 3440
例如, 想要了解一个完全陌生的人, 你也许想要去找他的好朋友们或者他的囶子来获得他的信息。在这种情况下,降维算法和别的一些算法(比如决策树、随机森林、PCA、因子 分析)帮助我们根据相关矩阵、缺失的值的比例和别的要素来找出这些重要变量。他很可能会目测人们的身高和体形,综合这些可见的参数来排列他们，这是现实生活中使用线性回归的例子.实际上,这个孩子发现了身高和体形、体重有一定的关系,这个关系看起来很像上面的等式。使用 均值算法来将一个数据归入一定数量的集群(假设有 个集群)的过程是简单的。
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

打赏作者

旅途中的宽~

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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