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一文速学-CatBoost算法模型实现贷款违约预测

这样，在测试时，即使输入的数据分布与训练集有所不同，模型也能够更好地适应新的数据分布，保证了模型的泛化性能。CatBoost的预测偏移处理通过反复对样本进行重新排序来减小预测方差。...库的需要安装：pip installl catboost导入sklearn帮助我们快速搭建模型和计算对应指标：import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot...只需要在fit函数加入参数plot就可展示：​​ 5.模型验证Catboost 做模型评估时，同一般模型少有区别，该模型在 model.fit() 时，传递给参数 eval_set 相应的验证子集，设置参数...plot 为 True，即可在训练模型的同时，用验证集评估模型，并且输出过程可视化结果，可谓是非常方便与惊艳。...该方法在单个图表上绘制有关训练、指标评估或交叉验证运行的信息。根据输入信息，一个图表可以包含有关一次或多次运行的信息。图表既可以在训练进行时实时绘制，也可以在训练结束后绘制。

1.2K31

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。 ?

    3.3K11

    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

    1.1K40

    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。 ?

    2.5K20

    【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。 ?

    5.2K50

    深入理解 Scikit-learn：机器学习实战的科学之道与避坑指南

    掌握工具易，领悟其道难——本文带你穿透API表面，直击工业级机器学习实践的核心逻辑。 作为一名长期耕耘在机器学习研究与工业应用一线的从业者，我见过太多因误用 sklearn 而导致的模型失效案例。...CatBoost 在处理类别特征上有独特优势。 三、模型评估：超越简单准确率，选择正确的度量 核心原则： 评估指标必须与业务目标一致！盲目使用 accuracy 是常见错误。...重复K次，每次使用不同的验证子集。最终性能取K次验证的平均。 StratifiedKFold: 分类问题强烈推荐！ 在分层K折中，每个子集内各类别样本的比例尽量保持与原始数据集一致。...七、高级主题与最佳实践总结 类别特征与树模型： 现代高效的GBDT实现（如 LightGBM, CatBoost）可以直接处理类别特征（内部进行特殊编码）。...遵循本文强调的原则——严防数据泄露、科学评估模型、善用交叉验证与流水线、理解算法本质与适用场景、根据业务目标选择评估指标——将使你能够更专业、更有效地应用 sklearn 解决实际问题。

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    2023年YashanDB数据库的技术指标与性能评估

    YashanDB 是一个相对较新的数据库系统，具体的技术指标和性能评估可能会因版本和使用场景而有所不同。以下是一些可能的技术指标和性能因素，通常在评估数据库时会考虑：技术指标1....- 数据类型的丰富程度，比如支持 JSON、XML、文本、二进制等。2. 存储引擎：- 不同的存储引擎（如行存储、列存储）对性能的影响。- 数据压缩和索引机制。3. 查询性能：- 查询响应时间。...- 数据备份与恢复的能力。7. 安全性：- 用户权限管理。- 数据加密和安全审计功能。性能评估1. 基准测试：- 使用标准化的基准测试工具（如 YCSB、OLTP 负载测试）评估性能。...- 测试不同负载下的响应时间和吞吐量。2. 资源利用率：- CPU、内存、磁盘 IO 和网络带宽的使用情况。- 性能瓶颈分析。3....更新与支持：- 版本更新的频率与稳定性。- 官方支持与文档的完整性。小结要获得 YashanDB 数据库的具体技术指标和性能评估，建议查看其官方文档、发布说明以及相关的第三方评测报告。

    7810

    YashanDB数据库的性能指标：评估与监控方法

    YashanDB数据库的性能指标主要包括以下几个方面，这些指标可以帮助评估和监控数据库的运行状态和性能：1. 查询性能- 响应时间：执行查询所需的时间，包括语法解析、优化和执行。...- 最大连接数：数据库允许的最大并发连接数。- 连接等待时间：连接请求等待的时间，反映系统是否存在瓶颈。4. 数据库锁和事务- 锁争用：存在争用的锁的数量和频率，评估事务的并发性能。...使用监控工具：借助如Prometheus、Grafana等监控工具，实时采集和可视化性能指标。2. 设置自动报警：为关键性能指标设置阈值，一旦超过阈值自动报警。3....定期审计与分析：定期检查和分析性能数据，识别瓶颈和潜在问题。4. 负载测试：在生产环境之前进行负载测试，评估系统在高并发情况下的表现。5....应用性能监控（APM）：使用APM工具监控应用与数据库之间的交互，识别性能瓶颈。通过监控这些性能指标和采取相应的监控方法，可以有效地评估和提升YashanDB数据库的性能，确保数据库的稳定性和高效性。

    13810

    压测方法论——目标、场景、指标与容量评估的闭环

    如何避免“上线即崩溃”的悲剧？压力测试正是连接系统架构设计与真实业务承载能力的关键桥梁。本文将深入探讨压测的目标设计、场景建模、指标体系与容量评估的完整方法论，帮助企业构建数据驱动的性能保障体系。...1.2 压测类型的场景化选择不同阶段需要不同类型的压测策略，形成分层验证体系：基准测试验证系统在低负载下的基本性能表现，建立性能基线。负载测试寻找系统最优处理能力，确定最佳性能区间。...例如，电商平台需要同时模拟浏览、搜索、下单等不同性质的请求。...5 容量评估：从压测数据到资源规划的科学转换5.1 容量模型构建容量评估的核心是建立流量与资源消耗之间的数学模型：线性关系识别找出资源消耗与流量增长之间的线性关系，如“每1000QPS需要0.5核心CPU...5.3 弹性容量规划现代云原生环境需要支持弹性伸缩的容量规划：自动扩缩容配置基于QPS、CPU使用率等关键指标设置自动扩缩容规则。混合负载考量考虑在线业务与离线批处理作业的资源共享与隔离策略。

    15710

    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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    业余AI与专业AI的区别，就在这些评估指标上

    今天，我们就来聊聊这些模型评估指标——它们是区分业余与专业AI模型的关键标准，也是你判断模型是否真正"聪明"的必备工具！模型评估：为什么如此重要？想象一下，你训练了一个预测明天股票价格的模型。...这就是为什么我们需要严格的模型评估。图1: 业余与专业AI实践者在模型评估中的关键区别 数据划分：评估的基础在讨论具体指标前，我们需要先了解数据划分的重要性。...分类模型评估指标分类模型尝试将数据分到不同的类别中，比如猫/狗、垃圾邮件/正常邮件等。以下是评估这类模型的主要指标：1....ROC曲线和AUC：全面的性能评估ROC曲线是评估二分类模型的强大工具，它展示了不同决策阈值下真阳性率（TPR，即召回率）与假阳性率（FPR）的关系。...不同的应用可能需要不同的IoU阈值来判定检测是否成功。2. 平均精度（AP）和平均精度均值（mAP）AP是针对单个类别的检测性能指标，而mAP是所有类别AP的平均值，是目标检测中最常用的综合评估指标。

    32110

    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

    6.2K10

    【机器学习】集成学习方法：Bagging与Boosting的应用与优势

    与随机森林不同，Bagged Decision Trees并不进行特征子集的随机选择，只是对数据进行抽样。...这个模型的输出是所有样本的平均值。 计算残差：计算当前模型的残差，即真实值与预测值之间的差异。 训练弱学习器：用这些残差作为目标值，训练一个新的弱学习器（如决策树）。...灵活性：XGBoost支持多种目标函数和评估指标，用户可以根据具体问题自定义损失函数和评估标准。 鲁棒性：XGBoost具有强大的鲁棒性，能够处理噪声数据和缺失值，提升模型的稳定性和泛化能力。 3....以下是使用CatBoost的示例代码： from catboost import CatBoostClassifier from sklearn.datasets import load_iris from...这些方法各具特色，在不同应用场景中发挥了重要作用。

    2.1K10

    破解选型难题：评估零信任厂商的四大维度与实战指标

    面对众多的零信任厂商，企业如何科学评估其技术能力，成为数字化转型中的重要课题。01 技术架构与性能指标：大规模实践的硬实力评估零信任厂商的首要标准是其技术架构的先进性和性能表现。...大规模并发处理能力、系统弹性扩展性和运维效率是衡量厂商技术实力的硬指标。...02 标准符合性与合规能力：遵循行业规范的软实力标准化是评估零信任厂商成熟度的重要维度。2024年以来，国内零信任领域多项标准密集发布，为评估厂商能力提供了客观依据。...03 产品体系与解决方案完整性：覆盖多场景的应用能力成熟的零信任厂商应提供完整的产品体系和行业解决方案，能够满足不同规模、不同行业企业的多样化需求。...最终，这些趋势将促进企业在保证安全性的同时，提高远程办公的灵活性与效率。零信任不仅是技术升级，更是战略转型。

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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

    1.6K52

    【机器学习实战】kaggle背包价格预测（堆叠的实战用法）

    数据集说明 该竞赛的数据集是学生背包价格预测数据集中训练的深度学习模型生成的。特征分布与原始分布接近但不完全相同。...）作为评估指标。...= model.predict(X_test) return np.sqrt(mean_squared_error(y_test, pred)) CatBoost的优化与上述类似，使用 Optuna...堆叠模型的具体操作流程总结： 选择多个基模型：选定一组不同的机器学习模型（如 LightGBM, XGBoost, CatBoost），并对它们进行超参数优化，找到最佳模型配置。...训练元模型：选择一个简单的模型（如线性回归）作为元学习器，对堆叠特征进行训练。 评估堆叠模型：使用元模型对测试集进行预测，并通过计算 RMSE 等指标评估性能。

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