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入门 | 从结构到性能，一文概述XGBoost、Light GBM和CatBoost的同与不同

在 Adaboost 中，样本权重是展示样本重要性的很好的指标。...CatBoost CatBoost 可赋予分类变量指标，进而通过独热最大量得到独热编码形式的结果（独热最大量：在所有特征上，对小于等于某个给定参数值的不同的数使用独热编码）。...这个数据集中一共有约 500 万条记录，因此很适合用来同时评估比较三种 boosting 算法的训练速度和准确度。我使用了 10% 的数据：50 万行记录。...在对 CatBoost 调参时，很难对分类特征赋予指标。...因此，我同时给出了不传递分类特征时的调参结果，并评估了两个模型：一个包含分类特征，另一个不包含。我单独调整了独热最大量，因为它并不会影响其他参数。

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模型评估指标AUC和ROC，这是我看到的最透彻的讲解

原文链接： blog.csdn.net/liweibin1994/article/details/79462554 编辑：zglg AUC在机器学习领域中是一种模型评估指标。...2 如果在给定的样本中，我都随机预测，也就是0.5概率预测为良性肿瘤，0.5概率预测为恶性肿瘤。那么这条曲线会是怎样的呢？可以想象，如果数据是均匀，那么这条曲线就是y=x。...3 注意曲线一定是从(0,0)开始最终到达(1,1)的。理解了上面四个点的意义就知道了。 4 事实上，ROC曲线不是光滑的，而是阶梯型的。为什么呢？...计算出来的面积就是AUC值了。 AUC值的意义 知道了如何计算AUC值，我们当然是要来问一下AUC值的意义了。为什么我们要这么大费周章地搞出这个AUC值？...综上两个图，如果我们想要用ROC来评估分类器的分类质量，我们就可以通过计算AUC（ROC曲线下的面积）来评估了，这就是AUC的目的。 其实，AUC表示的是正例排在负例前面的概率。 ?

2.4K11
您找到你想要的搜索结果了吗？
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与你生活密切相关的排序算法的评估指标

读完分类与回归算法的评估指标之后，你已经知道了机器学习中分类与回归算法的评估指标。在这篇给大家介绍一些机器学习中排序算法相关的评估指标。...也就是说每个文档到底排在第几位才是比较合适的呢？接下来我们来看几个衡量排序质量的评估指标。...MRR MAP没有考虑位置的影响，这里介绍一个新的评估指标：MRR（Mean Reciprocal Rank，平均排序倒数）计算时先求出每一个查询的第一个相关文档位置的倒数，然后将所有倒数值求平均。...NDCG NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain，归一化折损累积增益）是另一个衡量排序质量的评估指标。...文档 模型排序 相关性 最佳排序 d2 1 1 2 d3 2 1 3 d1 3 2 1 d4 4 0 4 以上所有的练习题答案我都会公布在我的知识星球中，方便后续做一个知识沉淀；另外，关于文章有任何疑问或者要深入学习与交流

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模型评估指标AUC和ROC，这是我看到的最透彻的讲解

原文链接： blog.csdn.net/liweibin1994/article/details/79462554 编辑：zglg AUC在机器学习领域中是一种模型评估指标。...2 如果在给定的样本中，我都随机预测，也就是0.5概率预测为良性肿瘤，0.5概率预测为恶性肿瘤。那么这条曲线会是怎样的呢？可以想象，如果数据是均匀，那么这条曲线就是y=x。...3 注意曲线一定是从(0,0)开始最终到达(1,1)的。理解了上面四个点的意义就知道了。 4 事实上，ROC曲线不是光滑的，而是阶梯型的。为什么呢？...计算出来的面积就是AUC值了。 AUC值的意义 知道了如何计算AUC值，我们当然是要来问一下AUC值的意义了。为什么我们要这么大费周章地搞出这个AUC值？...综上两个图，如果我们想要用ROC来评估分类器的分类质量，我们就可以通过计算AUC（ROC曲线下的面积）来评估了，这就是AUC的目的。 其实，AUC表示的是正例排在负例前面的概率。 ?

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【基础】模型评估指标 AUC 和 ROC，这是我看到的最透彻的讲解

79462554 AUC在机器学习领域中是一种模型评估指标。...2 如果在给定的样本中，我都随机预测，也就是0.5概率预测为良性肿瘤，0.5概率预测为恶性肿瘤。那么这条曲线会是怎样的呢？可以想象，如果数据是均匀，那么这条曲线就是y=x。...3 注意曲线一定是从(0,0)开始最终到达(1,1)的。理解了上面四个点的意义就知道了。 4 事实上，ROC曲线不是光滑的，而是阶梯型的。为什么呢？...计算出来的面积就是AUC值了。 AUC值的意义 知道了如何计算AUC值，我们当然是要来问一下AUC值的意义了。为什么我们要这么大费周章地搞出这个AUC值？...综上两个图，如果我们想要用ROC来评估分类器的分类质量，我们就可以通过计算AUC（ROC曲线下的面积）来评估了，这就是AUC的目的。 其实，AUC表示的是正例排在负例前面的概率。 ?

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面向 Kaggle 和离线比赛实用工具库 nyaggle，解决特征工程与验证两大难题（附代码）

的界面；此类包装器的 TransformerMixIn 具有 fit / transform / fit_transform 方法的对象，并以 K 个特征方式进行调用。...而对于不同分类特征的目标编码运行方式如下： 对于分类目标 将特征替换为给定特定分类值的目标后验概率与所有训练数据上目标的先验概率的混合。...此类与 sklearn 的 BaseCrossValidator（KFold，GroupKFold 等的基类）兼容： classnyaggle.validation.SlidingWindowSplit...此类与 sklearn 的 BaseCrossValidator（KFold，GroupKFold 等的基类）兼容： classnyaggle.validation.TimeSeriesSplit(source...nyaggle.validation.adversarial_validate(X_train, X_test, importance_type='gain', estimator=None, cat_cols=None, cv=None) 通过交叉验证评估指标

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CatBoost高级教程：深度集成与迁移学习

导言 深度集成与迁移学习是提高模型性能的重要技术之一，可以利用不同模型之间的互补性来提高整体性能。在CatBoost中，我们可以通过深度集成和迁移学习来进一步提升模型的准确性和泛化能力。...本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行深度集成与迁移学习，并提供相应的代码示例。 深度集成 深度集成是指利用不同模型的预测结果来进行加权平均或投票等方式，从而提高模型的预测性能。...以下是一个简单的示例： from catboost import CatBoostClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier..., y_finetune) 结果评估 最后，我们可以使用深度集成或迁移学习后的模型对测试集进行预测，并评估模型的性能。...通过这篇博客教程，您可以详细了解如何在Python中使用CatBoost进行深度集成与迁移学习。您可以根据需要对代码进行修改和扩展，以满足特定的集成学习和迁移学习需求。

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总结了九种机器学习集成分类算法(原理+代码)

因此可以采用袋外数据（OOB）错误率进行特征重要性的评估。 袋外数据错误率定义为：袋外数据自变量值发生轻微扰动后的分类正确率与扰动前分类正确率的平均减少量。...与XGBoost、LightGBM相比，CatBoost的创新点有： 嵌入了自动将类别型特征处理为数值型特征的创新算法。...缺点 对于类别型特征的处理需要大量的内存和时间； 不同随机数的设定对于模型预测结果有一定的影响。...# pip install catboost import catboost as cb from catboost import CatBoostClassifier from sklearn import...孤立森林的应用——异常检测，可以参见：理论结合实践，一文搞定异常检测技术 算法特性 孤立森林适用于连续数据(Continuous numerical data)的异常检测，与其他异常检测算法通过距离、密度等量化指标来刻画样本间的疏离程度不同

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深入了解CatBoost：自定义目标函数与度量的高级教程

尽管CatBoost提供了许多内置的目标函数和度量指标，但有时候我们可能需要根据特定的问题定制自己的目标函数和度量指标。在本教程中，我们将深入探讨如何在CatBoost中自定义目标函数和度量指标。...from catboost.core import MetricVisualizer from catboost import CatBoostClassifier from sklearn.metrics...使用自定义目标函数和度量指标的CatBoost模型 现在，我们将定义一个CatBoost分类器，并使用我们刚刚定义的自定义目标函数和度量指标。...然后我们使用随机生成的数据进行训练，并计算准确率作为模型的性能度量。 通过以上步骤，我们成功地实现了在CatBoost中自定义目标函数和度量指标的功能。...这种灵活性使得CatBoost成为了解决各种复杂问题的有力工具。 希望本教程能够帮助你更好地理解如何在CatBoost中进行自定义目标函数和度量指标的设置。祝你在机器学习的旅程中取得成功！

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机器学习实战 | AutoML自动化机器学习建模

用户可以有很灵活的调整与定制模式： 最小定制(设定计算资源限制) 中等定制(例如设定scikit-learn学习器、搜索空间和度量标准) 完全定制(自定义训练和评估代码)。...(大家可以在jupyter notebook中运行下列的代码，关于IDE与环境配置大家可以参考ShowMeAI文章 图解python | 安装与环境设置)。 !...(3) 最优模型与评估结果 [08c28e068447d76d98574ae465c5d6f0.png] print('Best ML leaner:', automl.best_estimator)...对象属性，取出对应的「最优模型」、「最佳模型配置」、「评估准则结果」等信息。...# 测试集效果评估 from flaml.ml import sklearn_metric_loss_score print('accuracy', '=', 1 - sklearn_metric_loss_score

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一份非常全面的机器学习分类与回归算法的评估指标汇总

在对比不同的模型效果时，使用不同的评估指标往往会导致不同的结论，这也就是说模型的效果好坏是相对的。 针对不同类型的学习任务，我们有不同的评估指标，这里我们来介绍最常见的分类与回归算法的一些评估指标。...这个与之的大小直接决定了模型的泛化能力。 有一个评估指标叫受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic，ROC）曲线，这种评估指标可以不用指定阈值。...练习题 看完这篇文章，我们来做几道练习题来检验下学习成果： 为什么说ROC曲线的光滑程度与样本数量没有绝对的关系呢？ 如果一个模型的AUC小于0.5，可能是因为什么原因造成的呢？...在一个预测流量的场景中，尝试了多种回归模型，但是得到的 RMSE 指标都非常高，考虑下可能是因为什么原因造成的呢？...以上所有的练习题答案我都会公布在我的知识星球中，方便后续做一个知识沉淀；另外，关于文章有任何疑问或者想要深入学习与交流，都可以加入我的知识星球来交流（加入方式：扫描下方二维码或者点击“阅读原文”）。

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【ML】深入理解CatBoost

克服梯度偏差 对于学习CatBoost克服梯度偏差的内容，我提出了三个问题： 为什么会有梯度偏差？ 梯度偏差造成了什么问题？ 如何解决梯度偏差？...这在CatBoost模型评估器中得到了广泛的应用：我们首先将所有浮点特征、统计信息和独热编码特征进行二值化，然后使用二进制特征来计算模型预测值。 6. 基于GPU实现快速训练 密集的数值特征。...：航班是否延误超过 10 分钟 实验说明： 在对 CatBoost 调参时，很难对类别型特征赋予指标。..., GridSearchCV from sklearn import metrics import catboost as cb # 一共有约 500 万条记录，我使用了 1% 的数据：5 万行记录...的同与不同，地址：https://mp.weixin.qq.com/s/TD3RbdDidCrcL45oWpxNmw

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深入理解CatBoost

克服梯度偏差 对于学习CatBoost克服梯度偏差的内容，我提出了三个问题： 为什么会有梯度偏差？ 梯度偏差造成了什么问题？ 如何解决梯度偏差？...这在CatBoost模型评估器中得到了广泛的应用：我们首先将所有浮点特征、统计信息和独热编码特征进行二值化，然后使用二进制特征来计算模型预测值。 6. 基于GPU实现快速训练 密集的数值特征。...：航班是否延误超过 10 分钟 实验说明： 在对 CatBoost 调参时，很难对类别型特征赋予指标。..., GridSearchCV from sklearn import metrics import catboost as cb # 一共有约 500 万条记录，我使用了 1% 的数据：5 万行记录...的同与不同，地址：https://mp.weixin.qq.com/s/TD3RbdDidCrcL45oWpxNmw

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CatBoost高级教程：分布式训练与大规模数据处理

本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行分布式训练与大规模数据处理，并提供相应的代码示例。 安装依赖 首先，我们需要安装CatBoost和其他必要的依赖库。...') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) 大规模数据处理 CatBoost还提供了Pool对象来处理大规模数据集。...= CatBoostClassifier(task_type='GPU') # 训练模型 model.fit(train_pool) 结果评估 最后，我们可以使用训练好的模型对测试集进行预测，并评估模型的性能...以下是一个简单的示例： from sklearn.metrics import accuracy_score # 对测试集进行预测 y_pred = model.predict(X_test) #...通过这篇博客教程，您可以详细了解如何在Python中使用CatBoost进行分布式训练与大规模数据处理。您可以根据需要对代码进行修改和扩展，以满足特定的大规模数据处理需求。

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机器学习模型评估与超参数调优详解

但是，当我们建立好了相关模型以后我们怎么评价我们建立的模型的好坏以及优化我们建立的模型呢？那本次分享的内容就是关于机器学习模型评估与超参数调优的。...本次分享的内容包括： 用管道简化工作流 使用k折交叉验证评估模型性能 使用学习和验证曲线调试算法 通过网格搜索进行超参数调优 比较不同的性能评估指标 一、用管道简化工作流 在很多机器学习算法中，我们可能需要做一系列的基本操作后才能进行建模...五、比较不同的性能评估指标 有时候，准确率不是我们唯一需要考虑的评价指标，因为有时候会存在各类预测错误的代价不一样。...例如：在预测一个人的肿瘤疾病的时候，如果病人A真实得肿瘤但是我们预测他是没有肿瘤，跟A真实是健康但是预测他是肿瘤，二者付出的代价很大区别（想想为什么）。所以我们需要其他更加广泛的指标： ? 1....将不同的指标与GridSearch结合 # 将不同的指标与GridSearch结合 from sklearn.metrics import make_scorer,f1_score scorer = make_scorer

1.2K20

多种分类算法的性能比较

y = column_or_1d(y, warn=True) 性能评估 不同于类别预测,我们不能苛求回归预测的数值结果要严格地与真实值相同。一般情况下,我们希望衡量预测值与真实值之间的差距。...其中最为直观的评价指标包括,平均绝对误差以及均方误差,因为这也是线性回归模型所要优化的目标。 #使用LinearRegression模型自带的评估模块，并输出评估结果。...y = column_or_1d(y, warn=True) 性能评估 就不同核函数配置下的支持向量机回归模型在测试集上的回归性能做出评估，通过三组性能测评我们发现,不同配置下的模型在相同测试集上,存在着非常大的性能差异...对两种不同配置的K近邻回归模型在美国波士顿房价数据上进行预测性能的评估 #使用R-squared、MSE以及MAE三种指标对平均回归配置的K近邻模型在测试集上进行性能评估。...因此,可以初步判断,“美国波士顿房价预测”问题的特征与目标值之间存在一定的非线性关系。 #使用R-squared、MSE以及MAE指标对默认配置的回归树在测试集上进行性能评估。

2.4K10

ChatGPT的评估指标有哪些？微调与上下文学习是否存在相似性？

NLP 分很多的任务，不同的任务有不同的指标来度量模型质量，比如AUC，Precision/Recall是分类模型的度量指标。...ChatGPT可以看作一个生成式语言模型，简单说就是给它输入一段文字，它会输出另一段文字，当然输出和输入之间是有关联的。对于这类模型，本文将介绍部分评估指标。...1 BLEU分数（BLEU Score） 基于n-gram重叠度量生成文本和参考文本之间的相似性，评估机器生成的文本与参考文本之间的质量。...3 语言流畅度（Fluency） 生成文本的流畅性和符合自然语言表达的能力。 4 相关性（Relevance） 生成文本应该与前文内容相关，并符合预期的输出内容。...Pretrained Model + Finetuning 与 LLM + Prompt Learning 是两种不同的范式。

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