泰坦尼克号乘客生存预测(XGBoost) 1. 案例背景2. 步骤分析3. 代码实现 1. 案例背景 泰坦尼克号沉没是历史上最臭名昭着的沉船之一。1912年4月15日,在她的处女航中,泰坦尼克号在与冰山相撞后沉没,在2224名乘客和机组人员中造成1502人死亡。这场耸人听闻的悲剧震惊了国际社会,并
数据处理 从高分code学到很多表格数据处理的方法,主要是以下几种: fillna Nan值得填充确实会对准确率有小幅度的提升数据增强 使用原始数据为基础生成额外的维度连续数据转换 将连续数据分段转换成分类数据one-hot独热编码 通过pandas.get_dummies()可以轻松实现分类数据的独
问题1:介绍逻辑回归,逻辑回归是一个分类算法,那么它是在回归什么呢? 逻辑回归是在数据服从伯努利分布的假设下,通过极大似然的方法,运用梯度下降法来求解参数,从而达到将数据二分类的目的。 逻辑回归就是一种减小预测范围,将预测值限定为[0,1]间的一种广义线性回归模型,解决的是分类
样本采样与特征采样 类似于randomforest,xgboost也可进行bootstrap的样本采样,和随机列采样,以增强模型的泛化能力,避免过拟合 稀疏/缺失值处理 xgboost会为稀疏/缺失值选择一个默认方向,如果训练集中有稀疏/缺失值,通过计算其增益来选择往左还是往右作为默认方向,如果训练集中没有,则选择
1 选择弱评估器:重要参数booster for booster in ["gbtree","gblinear","dart"]: reg = XGBR(n_estimators=180 ,learning_rate=0.1 ,random_state=420 ,booster=booster).fit(Xtrain,Ytrain)
前段时间参加了三一的这个逾期风控预测比赛(以下简称“风控”),今天看私榜成绩发现居然还提升了27名!
模型可解释性——故障检测、识别和诊断 反事实推理是可解释性的一般范式。它是关于确定我们需要对输入数据应用哪些最小更改,以便分类模型将其分类到另一个类中。 一个典型的应用场景是故障检测和诊断。让我们想象一下,我们可以使用放置在整个生产链中(通常在每个工作站中)的传感
ML之xgboost:利用xgboost算法(特征筛选和GridSearchCV)对数据集实现回归预测 目录 输出结果 实现代码 输出结果 ['EnterCOD', 'EnterBOD', 'EnterAD', 'EnterZL', 'EnterZD', 'EnterPH', 'EnterSS', 'M4',
ML之xgboost:利用xgboost算法(自带,特征重要性可视化+且作为阈值训练模型)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 后期更新…… 可知,8个或者5个特征就足够好了 ,odor、spore-print-c
ML之xgboost:利用xgboost算法(sklearn+GridSearchCV)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 目录 输出结果 设计思路 核心代码 更多输出 输出结果 正在更新…… 设计思路 正在更新…… 核心代码 from sklearn.grid_s
ML之xgboost:利用xgboost算法(sklearn+7CrVa)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 设计思路 核心代码 kfold = StratifiedKFold(n_splits=10, random_state=7
ML之xgboost:利用xgboost算法(sklearn+3Spli+调参曲线+EarlyStop)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 导读 利用xgboost算法(结合sklearn+3CrVa+调参曲线+EarlyStop)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)实现预测某品种蘑菇是
ML之xgboost:利用xgboost算法(sklearn+3Split)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 设计思路 核心代码 seed = 7 test_size = 0.33 X_train_part, X_validate
ML之xgboost:利用xgboost算法(sklearn+3Split+调参曲线)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 目录 输出结果 设计思路 核心代码 更多输出 输出结果 设计思路 核心代码 eval_set = [(X_train_part, y_
ML之xgboost:利用xgboost算法(结合sklearn)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 设计思路 核心代码 bst =XGBClassifier(max_depth=3, learning_r
ML之xgboost:利用xgboost算法(自带方式)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 1、xgboost(num_trees=0): Binary prediction based on Mushroom Dataset 2、xgboost(num_tre
ML之XGBoost:XGBoost案例应用实战(原生接口实现+Scikit-learn接口实现) 目录 XGBoost原生接口实现 Scikit-learn接口实现 相关文章 ML之XGBoost:XGBoost算法模型(相关配图)的简介(XGBoost并行处理)、关键思路、代码实现(目标函数/评价函数)、安装、使用方法、
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 Regularization Paramet
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)》(二) 目录 2. xgboost参数/XGBoost Parameters 一般参数/General Parameters Booster参数/Booster Parameters 学习任务参数/Learning Task Parameters
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)》(一) 目录 概述/Overview 介绍/Introduction 你应该知道什么/What should you know ? 目录/Table of Contents 1. xgboost的优势/The XGBoost Advantage
1. 什么是XGBoost XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目,高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进,被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩。 说到XGBoost,不得不提GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)。因为XGBoost本质上还
1. 简述XGBoost XGBoost本身的核心是基于梯度提升树实现的集成算法,三个核心部分:集成算法本身,用于集成的弱评估器,以及应用中的其他过程。XGBoost的基础是梯度提升算法,梯度提升(Gradient boosting)是构建预测模型的最强大技术之一,它是集成算法中提升法(Boosting)的代表算法。集成算法
GBDT梯度提升迭代决策树 是一个集成模型,基分类器采用CART回归树,GBDT是通过采用加法模型,以及不断减少训练过程产生的残差来达到将数据分类或者回归的算法。 直观理解:每一轮预测和实际值有残差,下一轮根据残差再进行预测,最后将所有预测相加,得出结果。 GBDT通过多轮迭代,每轮迭代
1. 背景 XGBoost模型作为机器学习中的一大“杀器”,被广泛应用于数据科学竞赛和工业领域,XGBoost官方也提供了可运行于各种平台和环境的对应代码,如适用于Spark分布式训练的XGBoost on Spark。然而,在XGBoost on Spark的官方实现中,却存在一个因XGBoost缺失值和Spark稀疏表示机制而带
总第349篇 2019年 第27篇 背景 XGBoost模型作为机器学习中的一大“杀器”,被广泛应用于数据科学竞赛和工业领域,XGBoost官方也提供了可运行于各种平台和环境的对应代码,如适用于Spark分布式训练的XGBoost on Spark。然而,在XGBoost on Spark的官方实现中,却存在一个因XGBoost缺失