xgboost中文叫做极致梯度提升模型,官方文档链接:https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/tutorials/model.html
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/41
在《决策树之玩转借贷俱乐部》和《集成树之玩转借贷俱乐部》两贴中,斯蒂文用决策树,随机森林和提升树预测了借贷俱乐部里面的贷款的良恶性。老板最近听说了极度梯度提升 (XGBoost),而且知道几乎每个参加 Kaggle 比赛的人都会用它。老板想让斯蒂文精通它,并且用来预测借贷俱乐部 (Lending Club) 的贷款的良恶性。
XGBoost在机器学习中被广泛应用于多种场景,特别是在结构化数据的处理上表现出色,XGBoost适用于多种监督学习任务,包括分类、回归和排名问题。在数据挖掘和数据科学竞赛中,XGBoost因其出色的性能而被频繁使用。例如,在Kaggle平台上的许多获奖方案中,XGBoost都发挥了重要作用。此外,它在处理缺失值和大规模数据集上也有很好的表现。
本项目链接:https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc
参考了博客 https://github.com/apachecn/ml-mastery-zh/blob/master/docs/xgboost/save-gradient-boosting-models-xgboost-python.md ,但是修改了一些过时的部分。
本文将重点介绍XGBoost基于Spark平台Scala版本的实现,带领大家逐步完成特征提取、变换和选择、XGBoost模型训练、Pipelines、模型选择。
从事数据挖掘相关工作的人肯定都知道XGBoost算法,这个曾经闪耀于数据挖掘竞赛的一代神器,是2016年由陈天齐大神所提出来的经典算法。本质上来讲,XGBoost算作是对GBDT算法的一种优化实现,但除了在集成算法理念层面的传承,具体设计细节其实还是有很大差别的。最近深入学习了一下,并简单探索了底层设计的数据结构,不禁感慨算法之精妙!聊作总结,以资后鉴!
本文 github 地址:1-1 基本模型调用. ipynb,里面会记录自己kaggle大赛中的内容,欢迎start关注。
梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree),是一种集成学习的算法,它通过构建多个决策树来逐步修正之前模型的错误,从而提升模型整体的预测性能。
XGBoost是“Extreme Gradient Boosting”的缩写,是一种高效的机器学习算法,用于分类、回归和排序问题。它由陈天奇(Tianqi Chen)在2014年首次提出,并迅速在数据科学竞赛和工业界获得广泛应用。XGBoost基于梯度提升框架,但通过引入一系列优化来提升性能和效率。
注:该文件主要是用来构造训练过程中的特征文件,需要人为的标定male或者female。对生成的male.csv和female.csv文件再合并成为train.csv文件,用于训练。
在上一篇Boosting方法的介绍中,对XGBoost有过简单的介绍。为了更还的掌握XGBoost这个工具。我们再来对它进行更加深入细致的学习。
XGBoost是一个开放源码库,提供了梯度增强决策树的高性能实现。一个底层的C++代码库和一个Python接口组合在一起,形成了一个非常强大但易于实现的软件包。
作为这种转变的示范,越来越多的在线数据科学平台现在正在添加GPU解决方案。一些示例是:Kaggle,Google Colaboratory,Microsoft Azure和Amazon Web Services(AWS)。
课程完整代码:https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course
XGBoost 非常重要,尤其在分类、回归和排名问题上表现卓越。其实际使用场景包括金融风控、医学诊断、工业制造和广告点击率预测等领域。XGBoost以其高效的性能和鲁棒性,成为许多数据科学竞赛和实际项目中的首选算法,极大提高模型准确性并降低过拟合风险。
对比了六大模型,可以看出,逻辑回归速度最快,但准确率最低。而LightGBM,速度快,而且准确率最高,所以,现在处理结构化数据的时候,大部分都是用LightGBM算法。
简单的模型例如线性回归,LR等模型非常易于解释,但在实际应用中的效果却远远低于复杂的梯度提升树模型以及神经网络等模型。现在大部分互联网公司的建模都是基于梯度提升树或者神经网络模型等复杂模型,遗憾的是,这些模型虽然效果好,但是我们却较难对其进行很好地解释,这也是目前一直困扰着大家的一个重要问题,现在大家也越来越加关注模型的解释性。
最近发现了一个好玩的Python库,它可以将训练好的机器学习模型转换为Java、C、JavaScript、Go、Ruby,VBA 本地代码,可以让连Python和机器学习一无所知的同学也能感受预测的神奇。
如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作,掌握常用的机器学习算法是非常有必要的,在这简单的先捋一捋, 常见的机器学习算法:
补充知识:sklearn中调用某个机器学习模型model.predict(x)和model.predict_proba(x)的区别
在日常业务挖掘中,XGBoost具有准确性高、数据友好等优点,可以快速地对历史数据进行训练,数据分析师也往往是基于业务角度去进行数据挖掘,因此特征都是具有业务意义的统计数据,数据质量较高。当然这种逻辑思维也会有一定的缺陷,那就是考虑的特征不全面。
最近发现了一个好玩的Python库,它可以将训练好的机器学习模型转换为Java、C、JavaScript、Go、Ruby,VBA 的代码,可以让连Python和机器学习一无所知的同学也能感受预测的神奇。
XGBoost 模型对比随机决策森林以及XGBoost模型对泰坦尼克号上的乘客是否生还的预测能力
本文将利用一个excel数据对常见机器学习算法(XGBoost、Random Forest随机森林、ET极度随机树、Naïve Bayes高斯朴素贝叶斯、KNN K近邻、Logistic Regression逻辑回归、Decision Tree 决策树)的使用过程进行简单的介绍,并对XGBoost算法的自动调参方法进行详解,机器学习算法的详细讲解在机器学习专辑里都有介绍。
文本分类是商业问题中常见的自然语言处理任务,目标是自动将文本文件分到一个或多个已定义好的类别中。文本分类的一些例子如下:
对于XGBoost算法原理看陈天奇的PPT和一份算法实战指导文档就够了(文末附网盘链接)。
在 Kaggle 的很多比赛中,我们可以看到很多 winner 喜欢用 xgboost,而且获得非常好的表现,今天就来看看 xgboost 到底是什么以及如何应用。 本文结构: 什么是 xgboost? 为什么要用它? 怎么应用? 学习资源 什么是 xgboost? XGBoost :eXtreme Gradient Boosting 项目地址:https://github.com/dmlc/xgboost XGBoost是由 Tianqi Chen http://homes.cs.washington.
在XGBoost算法原理小结中,我们讨论了XGBoost的算法原理,这一片我们讨论如何使用XGBoost的Python类库,以及一些重要参数的意义和调参思路。
在机器学习领域,Boosting是一种强大的集成学习方法,它通过串行训练多个弱学习器(weak learner)并将它们组合成一个强大的模型。本文将详细介绍Boosting的原理、常见算法以及如何在Python中实现。
知乎地址:http://www.zhihu.com/people/meng-di-76-92
scikit-learn 框架提供了搜索参数组合的功能。 此功能在 GridSearchCV 类中提供,可用于发现配置模型以获得最佳表现的最佳方法。 例如,我们可以定义一个树的数量(n_estimators)和树大小(max_depth)的网格,通过将网格定义为:
bert的大名如雷贯耳,无论在比赛,还是实际上的应用早已普及开来。想到十方第一次跑bert模型用的框架还是paddlepaddle,那时候用自己的训练集跑bert还是比较痛苦的,不仅要看很多配置文件,预处理代码,甚至报错了都不知道怎么回事,当时十方用的是bert双塔做文本向量的语义召回。如今tf都已经更新到了2.4了,tensorflow-hub的出现更是降低了使用预训练模型的门槛,接下来带大家看下,如何花十分钟时间快速构建bert双塔召回模型。
XGBoost 模型可以在训练期间评估和报告模型的测试集上的表现。 它通过在训练模型和指定详细输出(verbose=True)时调用 **model.fit()**时指定测试数据集和评估指标来支持此功能。 例如,我们可以在训练XGBoost模型时报告独立测试集(eval_set )上的二进制分类错误率(错误),如下所示:
在本项目的前期训练中,数据最后的结果都不理想。因此在代码中引入了多种数据模型:逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、K近邻分类、决策树分类、支持向量机分类、xgboost。在训练集上,最高准确率为77%。
我们需要识别出TR群体进行营销刺激,对于TN和CR群体可以不发放优惠券以减少成本。而CN群体比较特殊,如果想尽可能的减少成本,可以选择不发放优惠券,若想提高用户的转化则可以选择发放优惠券进行刺激。
在 Kaggle 的很多比赛中,我们可以看到很多 winner 喜欢用 xgboost,而且获得非常好的表现,今天就来看看 xgboost 到底是什么以及如何应用。 本文结构: 什么是 xgboost? 为什么要用它? 怎么应用? 学习资源 ---- 什么是 xgboost? XGBoost :eXtreme Gradient Boosting 项目地址:https://github.com/dmlc/xgboost 是由 Tianqi Chen http://homes.cs.washington.ed
xgboost是大规模并行boosted tree的工具,它是目前最快最好的开源boosted tree工具包,比常见的工具包快10倍以上。在数据科学方面,有大量kaggle选手选用它进行数据挖掘比赛,其中包括两个以上kaggle比赛的夺冠方案。在工业界规模方面,xgboost的分布式版本有广泛的可移植性,支持在YARN, MPI, Sungrid Engine等各个平台上面运行,并且保留了单机并行版本的各种优化,使得它可以很好地解决于工业界规模的问题。 下载地址:直通车
假设您有一个可用的SciPy环境,可以使用pip轻松安装 XGBoost。 例如:
数据集汇总的异常数据通常被认为是异常点、离群点或孤立点,特点是这些数据的特征与大多数数据不一致,呈现出"异常"的特点,检测这些数据的方法称为异常检测。
默认可以通过pip安装,若是安装不上可以通过https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/网站下载相关安装包,将安装包拷贝到Anacoda3的安装目录的Scrripts目录下, 然后pip install 安装包安装。
The accuracy of prediction is: 0.9666666666666667 Feature importances: [0.002148238569679191, 0.0046703830672789074, 0.33366676380518245, 0.6595146145578594]
——————————————————————————————————————————————————
《实例》阐述算法,通俗易懂,助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于:经典算法,机器学习,深度学习,LeetCode 题解,Kaggle 实战。期待您的到来! 01 — 回顾 昨天推送了XGBoost的原理,已知某个样本 xi ,经过XGBoost 求解得到的 yi 是由 K 个决策树线性叠加的结果。那么在求解每个树的叶子节点的权重参数时,用的目标函数是损失函数 Loss 和正则化惩罚项组成的,XGBoost对这个目标函数做了很多次演化,其中重要的两步: 将损失函数 loss 用泰勒公式展开取前三项,这
Tip:此部分为零基础入门金融风控的 Task5 模型融合部分,欢迎大家后续多多交流。 赛题:零基础入门数据挖掘 - 零基础入门金融风控之贷款违约预测 项目地址:https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/FinancialRiskControl
最近在使用XGBoost库进行机器学习任务时,遇到了一个常见的错误:raise XGBoostError(_LIB.XGBGetLastError()) xgboost.core.DMatrix/Booster has not been intialized。这个错误通常发生在创建或训练DMatrix对象或Booster对象之前忘记初始化的情况下。在本篇文章中,我将详细介绍这个问题的原因,并提供一些解决此错误的方法。
出于演示目的,我们将使用 20个新闻组 数据集。数据分为20个类别,我们的工作是预测这些类别。如下所示:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云