前天偶然在一个网站上看到一个数据分析的比赛（sofasofa），自己虽然学习一些关于机器学习的内容，但是并没有在比赛中实践过，于是我带着一种好奇心参加了这次比赛。...本次数据练习的目的是根据球员的各项信息和能力值来预测该球员的市场价值。 根据以上描述，我们很容易可以判断出这是一个回归预测类的问题。...巧合的是刚好这些字段都没有缺失值，我很开心啊，心想着可以直接利用XGBoost模型进行预测了。具体XGBoost的使用方法，可以参考：XGBoost以及官方文档XGBoost Parameters。...在scikit中包含了一个特征选择的模块sklearn.feature_selection，而在这个模块下面有以下几个方法： Removing features with low variance（剔除低方差的特征...由于这个比赛是一个回归预测问题，所以我选择了f_regression这个得分函数（刚开始我没有注意，错误使用了分类问题中的得分函数chi2，导致程序一直报错！
练习赛时限：2018-03-05 至 2020-03-05 任务类型：回归 背景介绍: 每个足球运动员在转会市场都有各自的价码。...本次数据练习的目的是根据球员的各项信息和能力值来预测该球员的市场价值。 ? 根据以上描述，我们很容易可以判断出这是一个回归预测类的问题。...巧合的是刚好这些字段都没有缺失值，我很开心啊，心想着可以直接利用XGBoost模型进行预测了。具体XGBoost的使用方法，可以参考：XGBoost以及官方文档XGBoost Parameters。...在scikit中包含了一个特征选择的模块sklearn.feature_selection，而在这个模块下面有以下几个方法： Removing features with low variance（剔除低方差的特征...由于这个比赛是一个回归预测问题，所以我选择了f_regression这个得分函数（刚开始我没有注意，错误使用了分类问题中的得分函数chi2，导致程序一直报错！
浅谈机器学习中的概念漂移 机器学习中的偏方差权衡的温和介绍 机器学习中的梯度下降 机器学习算法如何工作（他们学习输入到输出的映射） 如何建立机器学习算法的直觉 如何在机器学习中处理大p小n（p >>...机器学习中使用梯度下降的线性回归教程 如何在 Python 中从零开始加载机器学习数据 机器学习中的逻辑回归 机器学习中的逻辑回归教程 机器学习算法迷你课程 如何在 Python 中从零开始实现朴素贝叶斯...开发深度学习模型 Python 中的 Keras 深度学习库的回归教程 如何使用 Keras 获得可重现的结果 如何在 Linux 服务器上运行深度学习实验 保存并加载您的 Keras 深度学习模型...，特征值和特征向量的温和介绍 NumPy 期望值，方差和协方差的简要介绍 机器学习矩阵分解的温和介绍 机器学习中的 NumPy 张量的温和介绍 机器学习中的线性代数中的矩阵类型简介 机器学习中的线性代数备忘单...可视化梯度提升决策树 用于回归的 XGBoost 如何将 XGBoost 用于时间序列预测 XGBoost 损失函数的温和介绍 开始使用 Python 和 XGBoost 的 7 步迷你课程 下载 Docker
., 2022] 是一种新的机器学习方法， 它结合了它们的优势并采用互补的多样化方法来获得更好的泛化预测器。因此，LCE 进一步增强了随机森林和 XGBoost 的预测性能。...Bagging 对方差减少有主要作用：它是一种生成多个版本的预测器（bootstrap replicates）并使用它们来获得聚合预测器的方法。目前 bagging 的最先进的方法是随机森林。...在生成树的过程中，将每个决策节点处的基学习器的输出作为新属性添加到数据集（例如，图 2 中的 XGB¹⁰(D¹)）来沿树向下传播提升。预测输出表明基础学习器正确预测样本的能力。...Bagging 通过从随机抽样中创建多个预测变量并替换原始数据集（例如，图 2 中的 D¹、D²）以简单多数票聚合树来降低方差。LCE 在每个节点中存储由基学习器生成的模型。 对于缺失数据的处理。...结果表明与最先进的分类器（包括随机森林和 XGBoost）相比，LCE 平均获得了更好的预测性能。
地址：https://github.com/apachecn/xgboost-doc-zh 梯度提升树已经在实践中证明可以有效地用于分类和回归任务的预测挖掘。...相对于更深度的树，这样的方差较低，但偏差更大。 因此，在提升树模型（即自适应的确定邻域）的帮助下，MART 和 XGBoost 一般可以比其它方法实现更好的拟合。...通过比较 MART 和 XGBoost，尽管 MART 确实为所有树都设置了相同数量的叶结点，但 XGBoost 通过设置 Tmax 和一个正则化参数而使树变得更深，且同时仍然让方差保持很低。...该项目不仅包含完整的安装指南： 安装页面提供了有关如何在各种操作系统上构建和安装 xgboost 软件包的说明. 由如下两个步骤组成: 1....这三个教程都有详细的推导或实现步骤，是 XGBoost 包中的官方教程。 在我们正式使用 XGBoost 时，还有很重要的步骤就是参数调整。
风险 十三、线性模型 - - 预测小费金额 用梯度下降拟合线性模型 多元线性回归 最小二乘-几何透视 线性回归案例研究 十四、特征工程 - - 沃尔玛数据集 预测冰淇淋评级...十五、偏方差权衡 - - 风险和损失最小化 模型偏差和方差 交叉验证 十六、正则化 - - 正则化直觉 L2 正则化：岭回归 L1 正则化：LASSO 回归 十七、分类 -...多层感知器神经网络速成课程 基于卷积神经网络的 Keras 深度学习库中的目标识别 流行的深度学习库 用深度学习预测电影评论的情感 Python 中的 Keras 深度学习库的回归教程...XGBoost - - 通过在 Python 中使用 XGBoost 提前停止来避免过度拟合 @tabeworks 100% 如何在 Python 中调优 XGBoost 的多线程支持 @tabeworks...XGBoost 模型 在 Python 中使用 XGBoost 调整梯度提升的学习率 如何在 Python 中使用 XGBoost 调整决策树的数量和大小 如何在 Python 中使用 XGBoost
二、集成学习概述集成学习是通过结合多个学习器的预测结果来提高模型性能的一种方法。它的核心思想是集成多个模型，通过投票、加权等方式获得更稳定、更准确的预测结果。...：Bagging 主要减少方差，Boosting 主要减少偏差2.3 集成学习在机器学习中的重要性提高模型性能：集成学习通过结合多个基模型的预测结果，可以显著提高模型的准确性和稳定性。...，增强模型在实际应用中的可靠性三、BaggingBagging 是集成学习中的一种方法，通过并行训练多个基模型来提高整体性能。...，XGBoost 的训练速度非常快正则化控制：通过添加 L1 和 L2 正则化项，XGBoost 能有效控制模型复杂度，防止过拟合处理缺失值：XGBoost 能自动处理数据中的缺失值，提高模型的鲁棒性缺点...：参数调整复杂：XGBoost 具有大量超参数，需要仔细调整以获得最佳性能内存占用大：XGBoost 需要存储大量中间结果，内存占用较大对数据预处理敏感：XGBoost 对数据预处理要求较高，需确保数据规范化和特征选择合理
在构建决策树的时候，RF的每棵决策树都最大可能的进行生长而不进行剪枝；在对预测输出进行结合时，RF通常对分类问题使用简单投票法，回归任务使用简单平均法。...RF的重要特性是不用对其进行交叉验证或者使用一个独立的测试集获得无偏估计，它可以在内部进行评估，也就是说在生成的过程中可以对误差进行无偏估计，由于每个基学习器只使用了训练集中约63.2%的样本，剩下约36.8%...五、区别 4.1 GBDT和XGBoost区别 传统的GBDT以CART树作为基学习器，XGBoost还支持线性分类器，这个时候XGBoost相当于L1和L2正则化的逻辑斯蒂回归（分类）或者线性回归（回归...从权衡方差偏差来看，它降低了模型的方差，使学习出来的模型更加简单，放置过拟合，这也是XGBoost优于传统GBDT的一个特性； shrinkage（缩减），相当于学习速率（XGBoost中的eta）。...注意XGBoost的并行不是tree粒度的并行，XGBoost也是一次迭代完才能进行下一次迭代的（第t次迭代的代价函数里包含了前面t-1次迭代的预测值）。XGBoost的并行是在特征粒度上的。
在构建决策树的时候，RF的每棵决策树都最大可能的进行生长而不进行剪枝；在对预测输出进行结合时，RF通常对分类问题使用简单投票法，回归任务使用简单平均法。 ...RF的重要特性是不用对其进行交叉验证或者使用一个独立的测试集获得无偏估计，它可以在内部进行评估，也就是说在生成的过程中可以对误差进行无偏估计，由于每个基学习器只使用了训练集中约63.2%的样本，剩下约36.8%...4、区别 4.1 GBDT和XGBoost区别 传统的GBDT以CART树作为基学习器，XGBoost还支持线性分类器，这个时候XGBoost相当于L1和L2正则化的逻辑斯蒂回归（分类）或者线性回归（回归...从权衡方差偏差来看，它降低了模型的方差，使学习出来的模型更加简单，放置过拟合，这也是XGBoost优于传统GBDT的一个特性； shrinkage（缩减），相当于学习速率（XGBoost中的eta）。...注意XGBoost的并行不是tree粒度的并行，XGBoost也是一次迭代完才能进行下一次迭代的（第t次迭代的代价函数里包含了前面t-1次迭代的预测值）。XGBoost的并行是在特征粒度上的。
在回归模型中，我们使用常见的和方差度量方式，对于任意划分特征 A，对应的任意划分点 s 两边划分成的数据集 ? 和 ? ，求出使 ? 和 ? 各自集合的均方差最小，同时 ?...2）预测方式 对于决策树建立后做预测的方式，上面讲到了 CART 分类树采用叶子节点里概率最大的类别作为当前节点的预测类别。而回归树输出不是类别，它采用的是用最终叶子的均值或者中位数来预测输出结果。...对于分类树而言，其值加减无意义（如性别），而对于回归树而言，其值加减才是有意义的（如说年龄）。...还支持线性分类器，（使用线性分类器的 XGBoost 相当于带 L1 和 L2 正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题））。...在实际操作过程中，我们还可以先计算直方图小的叶子节点，然后利用直方图作差来获得直方图大的叶子节点。 ?
在构建决策树的时候，RF的每棵决策树都最大可能的进行生长而不进行剪枝；在对预测输出进行结合时，RF通常对分类问题使用简单投票法，回归任务使用简单平均法。...RF的重要特性是不用对其进行交叉验证或者使用一个独立的测试集获得无偏估计，它可以在内部进行评估，也就是说在生成的过程中可以对误差进行无偏估计，由于每个基学习器只使用了训练集中约63.2%的样本，剩下约36.8%...4、区别 4.1 GBDT和XGBoost区别 传统的GBDT以CART树作为基学习器，XGBoost还支持线性分类器，这个时候XGBoost相当于L1和L2正则化的逻辑斯蒂回归（分类）或者线性回归（回归...从权衡方差偏差来看，它降低了模型的方差，使学习出来的模型更加简单，放置过拟合，这也是XGBoost优于传统GBDT的一个特性；shrinkage（缩减），相当于学习速率（XGBoost中的eta）。...注意XGBoost的并行不是tree粒度的并行，XGBoost也是一次迭代完才能进行下一次迭代的（第t次迭代的代价函数里包含了前面t-1次迭代的预测值）。XGBoost的并行是在特征粒度上的。
在构建决策树的时候，RF的每棵决策树都最大可能的进行生长而不进行剪枝；在对预测输出进行结合时，RF通常对分类问题使用简单投票法，回归任务使用简单平均法。 ...RF的重要特性是不用对其进行交叉验证或者使用一个独立的测试集获得无偏估计，它可以在内部进行评估，也就是说在生成的过程中可以对误差进行无偏估计，由于每个基学习器只使用了训练集中约63.2%的样本，剩下约36.8%...4、区别 4.1 GBDT和XGBoost区别 传统的GBDT以CART树作为基学习器，XGBoost还支持线性分类器，这个时候XGBoost相当于L1和L2正则化的逻辑斯蒂回归（分类）或者线性回归（回归...从权衡方差偏差来看，它降低了模型的方差，使学习出来的模型更加简单，放置过拟合，这也是XGBoost优于传统GBDT的一个特性； shrinkage（缩减），相当于学习速率（XGBoost中的eta）...注意XGBoost的并行不是tree粒度的并行，XGBoost也是一次迭代完才能进行下一次迭代的（第t次迭代的代价函数里包含了前面t-1次迭代的预测值）。XGBoost的并行是在特征粒度上的。
上一篇文章中，我们一起了解了用“移动平均”、“线性回归”预测股价的方法，今天这篇文章中，我们继续讲解XGBoost、LSTM的方法预测股价。...XGBoost这个名称指的是推动增强树算法的计算资源极限的工程目标。自2014年推出以来，XGBoost已被证明是一种非常强大的机器学习技术，通常是许多机器学习竞赛中的首选算法。...使用XGBoost方法进行预测 长期短期记忆（LSTM） LSTM是一种深度学习技术，它是为了解决长序列中梯度消失问题而发展起来的。LSTM有三个门:更新门、遗忘门和输出门。...我们将使用两层LSTM模块和中间的dropout层来避免过拟合。 ? LSTM网络架构 下面是我们用来训练模型和做预测的代码。 ? ? ? 我们将使用与XGBoost中相同的方法来扩展数据集。...探索其他预测技术，如自回归综合移动平均(ARIMA)和三指数平滑（即霍尔特-温特斯方法）等其他预测技术，并了解它们与上述机器学习方法的比较，也会很有意思。 End
随机森林中的Bagging实现了多个目标:它通过在不同的树上平均预测来减少过拟合，每棵树都在不同的自举样本上训练，从而使模型对数据中的噪声和波动更具弹性。这也减少了方差可以得到更稳定和准确的预测。...优化损失函数:与启发式方法(如基尼指数或信息增益)不同，GBDT中的损失函数在训练期间进行了优化，允许更精确地拟合数据。...模型复杂性:随机森林旨在减少模型方差，而GBDT在偏差和方差之间提供了一个很好的平衡，通常可以获得更好的整体性能。 梯度增强决策树比决策树和随机森林具有性能、适应性和优化方面的优势。...在2.0版本中，XGBoost简化了设备参数设置。“device”参数取代了多个与设备相关的参数，如gpu_id, gpu_hist等，这使CPU和GPU之间的切换更容易。...新的分位数回归支持 结合分位数回归XGBoost可以很好的适应对不同问题域和损失函数。它还为预测中的不确定性估计增加了一个有用的工具。
容易受到异常值和噪声的影响：逻辑回归的训练过程中，异常值和噪声可能会对模型预测产生较大的影响，容易产生偏差。...投票表决：在RF中，当进行分类任务时，将每棵决策树的分类结果进行投票表决，选择获得最多投票的类别作为最终的分类结果。对于回归任务，将每棵决策树的预测结果取平均值作为最终的回归结果。...都可以用于回归和分类问题：梯度提升和梯度下降都可以应用于回归和分类问题，并在许多实际应用中获得良好的结果。 总的来说，梯度提升和梯度下降是两种不同的算法，其目标和方法有所不同。...优点： 1. xgboost具有较高的准确性和泛化能力，通常获得较好的预测结果。 2. xgboost能够处理大规模的数据集和高维特征。...当处理预测数据时，如果预测样本有缺失值，xgboost会根据训练数据中缺失值对应的分支来判断它应该走向哪个分支。
回归树总体流程也是类似，不过在每个节点（不一定是叶子节点）都会得一个预测值，以年龄为例，该预测值等于属于这个节点的所有人年龄的平均值。...分枝时穷举每一个feature的每个阈值找最好的分割点，但衡量最好的标准不再是GINI系数，而是最小化均方差--即（每个人的年龄-预测年龄）^2 的总和 / N，或者说是每个人的预测误差平方和 除以 N...这很好理解，被预测出错的人数越多，错的越离谱，均方差就越大，通过最小化均方差能够找到最靠谱的分枝依据。...分枝直到每个叶子节点上人的年龄都唯一（这太难了）或者达到预设的终止条件（如叶子个数上限），若最终叶子节点上人的年龄不唯一，则以该节点上所有人的平均年龄做为该叶子节点的预测年龄。...上面提到CART回归树中寻找最佳分割点的衡量标准是最小化均方差，xgboost寻找分割点的标准是最大化，lamda，gama与正则化项相关 ?
1.2回归树 回归树与分类树的流程大致一样，不同的是回归树在每个节点都会有一个预测值，以年龄为例，该节点的预测值就是所有属于该节点的样本的年龄的均值。 那回归树是根据什么来划分特征的呢？...遍历每个特征，穷举每个特征的划分阈值，而这里不再使用最大熵，使用的是最小化均方差——(每个人的年龄-预测年龄)^2/N，N代表节点内样本数。这很好理解，和预测年龄差距越大，均方差也就越大。...因此要找到均方差最小的阈值作为划分点。 划分的结束条件一般有两个：第一是划分到每一个节点都只包含一个年龄值，但是这太难了;第二就是划分到一定的深度就停止，取节点内数据的均值作为最终的预测值。...举个栗子，一个人的真实年龄是4岁，有两个模型，第一个模型的第一颗回归树预测值是3岁，第二颗回归树预测值是1岁，第二个模型的第一颗回归树预测值是2岁，第二颗预测值也是2岁，那我们更倾向于选择第二个模型，因为第一个模型学习的太多...树的复杂度函数 这里出现了γ和λ，这是XGBoost自己定义的，在使用XGBoost时，你可以设定它们的值，显然，γ越大，表示越希望获得结构简单的树，因为要整体最小化的话就要最小化T。
3.1 偏差和方差 广义的偏差（bias）描述的是预测值和真实值之间的差异，方差（variance）描述距的是预测值作为随机变量的离散程度。...我们可以理解模型的差异性为模型的结构差异，例如：线性模型中权值向量的差异，树模型中树的结构差异等。在研究模型方差的问题上，我们并不需要对方差进行定量计算，只需要知道其概念即可。...我们常说集成学习框架中的基模型是弱模型，通常来说弱模型是偏差高（在训练集上准确度低）方差小（防止过拟合能力强）的模型。...最大深度限制了树的结点数量。调整该参数的最佳性能：最好的值取决于输入的变量 你可以调整损失函数以获得更好地性能。...Xgboost和GBDT的区别 传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。
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