1 基本概念 集成学习的主要思路是先通过一定的规则生成多个学习器，再采用某种集成策略进行组合，最后综合判断输出最终结果。一般而言，通常所说的集成学习中的多个学习器都是同质的"弱学习器"。基于该弱学习器，通过样本集扰动、输入特征扰动、输出表示扰动、算法参数扰动等方式生成多个学习器，进行集成后获得一个精度较好的"强学习器"。 目前集成学习算法大多源于bagging、boosting、stacking三种思想。 2 bagging 一种提高分类模型的方法。 (1) 从训练集\(S\)中有放回的随机选取数据集\(
分类和回归树（简称 CART）是 Leo Breiman 引入的术语，指用来解决分类或回归预测建模问题的决策树算法。它常使用 scikit 生成并实现决策树： sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 和 sklearn.tree.DecisionTreeRegressor 分别构建分类和回归树。
9.lightgbm和xgboost有什么区别？他们的loss一样么？算法层面有什么区别？
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XGBoost的威名想必大家都有所耳闻，它不仅是数据科学竞赛神器，在工业界中也被广泛地使用。本文给大家分享珍藏了多年的XGBoost高频面试题，希望能够加深大家对XGBoost的理解，更重要的是能够在找机会时提供一些帮助。
本系列为深入篇，尽可能完善专题知识，并不会所有的都会出现在面试中，更多内容，详见：Reflection_Summary，欢迎交流。
对于不平衡的数据集，例如用户的购买行为，肯定是极其不平衡的，这对XGBoost的训练有很大的影响，XGBoost有两种自带的方法来解决：
最近我们被客户要求撰写关于逻辑回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文介绍了逻辑回归并在R语言中用逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险数据
本文介绍了逻辑回归并在R语言中用逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险数据
LightGBM 全称为轻量的梯度提升机(Light Gradient Boosting Machine)，由微软于2017年开源出来的一款SOTA Boosting算法框架。
导读：汽车之家的推荐系统紧随前沿技术，在支持内部多个推荐场景的同时，对外也有了一定的输出。未来我们期望汽车之家的推荐系统不只是前沿技术的应用者，更是推动者和创新者。本次分享的主题为汽车之家推荐系统排序算法迭代之路，主要包括：
元组的特点：不可变的列表，但是可哈希的。列表是不可哈希的。 元组创建及使用 使用()括起来或使用tuple()创建元组。 如果一个元组只有一个元素，其初始化时应该如下定义： # 只有一个元素的元组，在括号里需要添加逗号，以表明是元组 >>> t = (1,) >>> t (1,) >>> type(t) <class 'tuple'> >>> t = (1) # 如果只有一个元素，t则变成了int类型；如果要使t为一个元素 # 的元组，需如下定义 >>> type(t) <c
今天给大家讲解Python的内置数据结构元组。前面的内容大家有没有复习呢？ 元组的特点：不可变的列表，但是可哈希的。列表是不可哈希的。 元组创建及使用 使用()括起来或使用tuple()创建元组。 如果一个元组只有一个元素，其初始化时应该如下定义： # 只有一个元素的元组，在括号里需要添加逗号，以表明是元组 >>> t = (1,) >>> t (1,) >>> type(t) <class 'tuple'> >>> t = (1) # 如果只有一个元素，t则变成了int类型；如果要使t为一个元素
机器之心原创 作者：Yi Jin、Joni Chuang 参与：Panda 挪威科技大学 Didrik Nielsen 的硕士论文《使用 XGBoost 的树提升：为什么 XGBoost 能赢得「每一
这是因为xgboost在设置特征名称时，要求特征名称不能包含方括号"[]"或小于号"<"这两个符号。这种限制是为了确保特征名称的一致性和正确性。 为了解决这个错误，我们可以采取以下步骤：
XGBoost是经典的提升树学习框架，其配套论文和PPT分享也相当经典，本文简单梳理其思路，原文见XGBoost原理简介。
tuple中定义了一个list时，他就“可变”了（可以理解成指向的地址没变，但地址内存放的东西变了）
集成学习是机器学习算法中地位非常重要的一类算法, 其拥有理论基础扎实、易扩展、可解释性强等特点, 其核心思想是, 使用弱学习器(如线性模型、决策树等)进行加权求和, 从而产生性能较为强大的强学习器. 若按照指导弱学习器进行学习的理论基础进行分类的话, 集成学习的算法可分为两大类: 1. 基于偏差方差分解和bagging(bootstrap aggregating, 有放回抽样与集成)进行弱学习器学习的算法, 其典型代表是RF(Random Forest, 随机森林); 2. 基于梯度下降和boosting [1](提升)使弱学习器对前序产生的模型的不足之处进行改进, 以达到提升强学习器能力的效果, 其典型代表是AdaBoost(Adaptive Boosting, 自适应提升), GBDT(Gradient Boosting Decision Tree, 梯度提升决策树). 本文主要的阐述对象是第二类, 即基于梯度下降和boosting的算法, 具体分为如下章节:
作者 | Aarshay Jain 简介 如果你的预测模型表现得有些不尽如人意，那就用XGBoost吧。XGBoost算法现在已经成为很多数据工程师的重要武器。它是一种十分精致的算法，可以处理各种不规则的数据。 构造一个使用XGBoost的模型十分简单。但是，提高这个模型的表现就有些困难(至少我觉得十分纠结)。这个算法使用了好几个参数。所以为了提高模型的表现，参数的调整十分必要。在解决实际问题的时候，有些问题是很难回答的——你需要调整哪些参数？这些参数要调到什么值，才能达到理想的输出？ 这篇文章
接下来，每天推送一道BAT的面试题，一般问到的这些知识点都是很重要的，所以知道的就再复习一下，不知道的希望这篇可以帮助到你。日积月累，你会在不知不觉中就步入机器学习的大门，并且越走越远。同时，还能助你顺利拿到OFFER.
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。
我花了半个多月将推荐系统传统算法分别进行了总结归纳，应该时目前全网最全的版本了。希望对大家了解推荐系统传统算法有所帮助。
上文中我们了解了一下XGBoost的原理，本文再来了解一下GBDT的另一个进化算法LightGBM，从原理上来说它和GBDT及XGBoost类似，都采用损失函数的负梯度作为当前决策树的残差近似值，去拟合新的决策树。
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：
看似简单的索引，有的人不以为然，我们这里采用精准的数字索引，很容易排查错误。若索引是经过计算出的一个变量，就千万要小心了，否则失之毫厘差之千里。
list（列表）是有序、可变的数据集合，可以随时添加、删除和修改元素，同时也是 python 内置的一种数据类型。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34
本论文旨在对常见的分类算法进行综合比较和评估，并探索它们在机器学习分类领域的应用。实验结果显示，随机森林模型在CIFAR-10数据集上的精确度为0.4654，CatBoost模型为0.4916，XGBoost模型为0.5425，LightGBM模型为0.5311，BP神经网络模型为0.4907，而经过100次迭代的深度学习模型达到了0.6308的精确度。相对于随机森林模型，CatBoost和XGBoost模型表现出更好的性能，而深度学习模型在CIFAR-10数据集上展现出卓越的性能。
决策树是一个非常常见并且优秀的机器学习算法，它易于理解、可解释性强，其可作为分类算法，也可用于回归模型。
最近总结树模型，尝试将主流 Boosting 实现方式做一个分析汇总，文中部分内容借鉴了知乎答案，已于参考链接中标识。
XGBoost是一个很优美的算法，它的过程不乏启发性。这些通常简单而美丽的概念在数学术语中消失了。我在理解数学的过程中也遇到过同样的挑战，所以我写这篇文章的目的是巩固我的理解，同时帮助其他人完成类似的过程。
作者 | 钟雨 背 景 在公司运行过程中，尤其是对于偏重数据的互联网公司，业务异常检测是一个非常重要但又很容易被轻视的工作。一旦因为业务发生异常并且没有被及时发现，一定会对公司和客户产生某种程度的损失，从而影响业务正常发展。很多公司都构建了基于规则的报警平台，并将其应用于业务的异常检测。但由于数据模式的快速变化，并且数据中存在着大量噪音，基于规则的异常检测误报率较高。基于机器学习和人工智能的业务异常检测可以获得比传统规则系统更高的准确率和扩展性，但由于面临诸如异常的定义较为模糊、缺少数据标签等诸多
xgboost是一种集成学习算法，属于3类常用的集成方法(bagging,boosting,stacking)中的boosting算法类别。它是一个加法模型，基模型一般选择树模型，但也可以选择其它类型的模型如逻辑回归等。
GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT不仅在工业界应用广泛，通常被用于多分类、点击率预测、搜索排序等任务；在各种数据挖掘竞赛中也是致命武器，据统计Kaggle上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于GBDT。而LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个实现GBDT算法的框架，支持高效率的并行训练，并且具有更快的训练速度、更低的内存消耗、更好的准确率、支持分布式可以快速处理海量数据等优点。
相信看到这篇文章的各位对XGBoost都不陌生，的确，XGBoost不仅是各大数据科学比赛的必杀武器，在实际工作中，XGBoost也在被各大公司广泛地使用。
来源：数据科学与人工智能本文约4500字，建议阅读8分钟本文介绍了LightGBM的模型详解。 https://www.showmeai.tech/article-detail/195 之前 ShowMeAI 对强大的 boosting 模型工具 XGBoost 做了介绍 『XGBoost模型』详解，本篇我们来学习 GBDT模型 模型的另一个进化版本：LightGBM。 LightGBM 是微软开发的 boosting 集成模型，和 XGBoost 一样是对 GBDT 的优化和高效实现，原理有一些相似之处，
2、使用list对象的pop方法。此方法将项目的索引作为参数并弹出该索引处的项目。
语法错误：非法的语法。这种错误很常见，根据系统提示好好检查代码即可，看报错信息在第几行，从这一行往上找错误。
在计算机编程中，异常（Exception）是指在程序执行过程中发生的错误或异常情况。当出现异常时，程序无法正常继续执行，因此需要采取一些特殊的措施来处理异常，以防止程序崩溃或产生意外结果。
本文参考：模型融合的【机器学习】模型融合方法概述 概况有五个部分：Voting、Averaging、Bagging 、blending、Boosting、 Stacking（在多个基础模型的预测上训练一个机器学习模型）
注意：当索引超出范围时，Python会报一个IndexError错误，所以，要确保索引不要越界，记得最后一个元素的索引是len(list1) - 1。
本文主要介绍基于 Boosting 框架的主流集成算法，包括 XGBoost 和 LightGBM。
本文是主要介绍基于 Boosting 框架的主流集成算法，包括 XGBoost 和 LightGBM。
本文是决策树的第三篇，主要介绍基于 Boosting 框架的主流集成算法，包括 XGBoost 和 LightGBM。
1 LightGBM原理 1.1 GBDT和 LightGBM对比 1.2 LightGBM 的动机 1.3 Xgboost 原理 1.4 LightGBM 优化 1.4.1 Histogram 算法 1.4.2 带深度限制的 Leaf-wise 的叶子生长策略 1.4.3 直方图加速 1.4.4 直接支持类别特征 1.4.5 LightGBM并行优化 1.5 其他注意 2 lightGBM代码 2.1 基础代码 2.2 模板代码 2.2.1 二分类 2.2.2 多分类 2.3 lightGBM 和 xgboost 的代码比较 2.3.1 划分训练集测试集 2.3.2 设置参数 2.3.3 模型训练 2.3.4 模型执行时间 2.3.5 模型测试 2.3.6 分类转换 2.3.7 准确率计算 2.3.8 roc_auc_score计算 3 lightGBM调参 3.1 参数 3.1 控制参数 3.2 核心参数 3.3 IO参数 3.2 调参 4 lightGBM案例 4.1 回归案例 4.1.1 代码 4.1.2 运行结果 4.2 [ICC竞赛] 精品旅行服务成单预测 4.2.1 业务需求 4.2.2 数据表格 4.2.3 lightGBM模型 5 lightGBM的坑 5.1 设置提前停止 5.2 自动处理类别特征 5.3 自动处理缺失值
作为世界第一大清洁能源的太阳能相对煤炭石油等能源来说是可再生、无污染的，只要有太阳就有太阳能，所以太阳能的利用被很多国家列为重点开发项目。但太阳能具有波动性和间歇性的特性，太阳能电站的输出功率受光伏板本体性能、气象条件、运行工况等多种因素影响，具有很强的随机性，由此带来的大规模并网困境严重制约着光伏发电的发展。通过对未来光伏发电功率的短期准确预测并设定调度计划是解决此问题的关键。目前，光伏发电功率预测技术多仅围绕气象条件和历史数据建模，而忽略了光伏板本体性能和实际运行工况对发电效率的影响，因此无法保障短期发电功率预测精度。
1、列表--是一个序列，用于顺序的存储数据 列表的定义与初始化 In [374]: lst = list() In [375]: lst Out[375]: [] In [376]: lst = [] In [377]: lst = [1,2,3] In [378]: lst Out[378]: [1, 2, 3] In [379]: lst = list(range(1,10)) In [380]: lst Out[380]: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 访问列
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