不卖关子，我个人对这两个的理解： 类是具体实例的抽象，比如一个json字符串的抽象；而抽象类就是类的抽象；接口就是抽象类的抽象，接口更像是一种协议 听我慢慢道来~ 吐槽 首先，我必须吐槽一下这种面试，我认为面试官凡事问出这种类似...“说说抽象类和接口的区别”，“说说进程和线程的区别”等等问题，都是不负责的表现。...那么，如果我来面试别人，我会问：请你说说你怎么理解抽象类和接口；如果要你向你外婆解释进程和线程的区别，你会怎么解释？...我觉得这可以考验面试者对问题的理解程度，我想微软的面试题（你如何向你奶奶解释Excel）一样，考验一个人对某一事物的理解程度（虽然，至今我还不能很好的想明白这个问题 -。...这两种实现方式，我觉得从功能上讲是一样的，但是从类设计上讲是不同的。
（知乎） 其他问题 10、关于AUC的另一种解释：是挑选一个正样本和一个负样本，正样本排在负样本前面的概率？如何理解？ 11、校招是集中时间刷题好，还是每天刷一点好呢？...接下来整理一些最近群友提出的问题，我觉得有一些可能作为面试题，有一些是准备校招过程中的经验： 10、关于AUC的另一种解释：是挑选一个正样本和一个负样本，正样本排在负样本前面的概率？如何理解？...我们都知道AUC是ROC曲线下方的面积，ROC曲线的横轴是真正例率，纵轴是假正例率。...我们可以按照如下的方式理解一下：首先偷换一下概念，意思还是一样的，任意给定一个负样本，所有正样本的score中有多大比例是大于该负类样本的score？...ROC曲线下的面积或者说AUC的值 与 测试任意给一个正类样本和一个负类样本，正类样本的score有多大的概率大于负类样本的score是等价的。 11、校招是集中时间刷题好，还是每天刷一点好呢？
（知乎） 其他问题： 10、关于AUC的另一种解释：是挑选一个正样本和一个负样本，正样本排在负样本前面的概率？如何理解？ 11、校招是集中时间刷题好，还是每天刷一点好呢？...接下来整理一些最近群友提出的问题，我觉得有一些可能作为面试题，有一些是准备校招过程中的经验： 10、关于AUC的另一种解释：是挑选一个正样本和一个负样本，正样本排在负样本前面的概率？如何理解？...我们都知道AUC是ROC曲线下方的面积，ROC曲线的横轴是真正例率，纵轴是假正例率。...我们可以按照如下的方式理解一下：首先偷换一下概念，意思还是一样的，任意给定一个负样本，所有正样本的score中有多大比例是大于该负类样本的score？...ROC曲线下的面积或者说AUC的值 与 测试任意给一个正类样本和一个负类样本，正类样本的score有多大的概率大于负类样本的score是等价的。 11、校招是集中时间刷题好，还是每天刷一点好呢？
（值越大可能性越高，但不能说是概率） 手推逻辑回归目标函数，正类是1，反类是-1，这里挖了个小坑，一般都是正例是1，反例是0的，他写的时候我就注意到这个坑了，然而写的太快又给忘了，衰，后来他提醒了一下，...的问题 聊的比较多的是如何知道一个特征的重要性，如何做ensemble哪些方法比较好。...（batch normalization）梯度消失知道么？为什么会出现梯度消失？dnn和rnn中的梯度消失原理一样么？dnn中是哪个部分导致梯度消失？...，如何改进（拟牛顿法） 常用优化算法：1.梯度下降法：又有随机梯度下降和负梯度下降，2.牛顿法 主要是问了各自的优缺点，速度，能不能得到全局最优解，牛顿法的二次收敛等 问你如果有若干个极小值点，如何避免陷入局部最优解...（我回答是分类不可以做回归，回归倒是可以做分类，不知道对不对） k折交叉验证 中k取值多少有什么关系 （我不知道，随便答，然后面试官后面问我知道bias和variance吗？
AUC来评估模型的性能，那你可以通过设置scale_pos_weight来平衡正样本和负样本的权重。...原因如下： 先看一个例子： 假设一个二分类问题，label为0和1，特征有100维，如果有1w个样本，但其中只要10个正样本1，而这些样本的特征 f1的值为全为1，而其余9990条样本的f1特征都为0(...XGBoost中如何对树进行剪枝 在目标函数中增加了正则项：使用叶子结点的数目和叶子结点权重的L2模的平方，控制树的复杂度。...XGBoost的Scalable性如何体现 基分类器的scalability：弱分类器可以支持CART决策树，也可以支持LR和Linear。...9.为什么XGBoost相比某些模型对缺失值不敏感 对存在缺失值的特征，一般的解决方法是： 离散型变量：用出现次数最多的特征值填充； 连续型变量：用中位数或均值填充； 一些模型如SVM和KNN，其模型原理中涉及到了对样本距离的度量
大家好，我是来自华中科技大学计算机系的肖洋。第一次参加这种机器学习类的比赛，侥幸进了决赛，也来分享一下比赛心得体会。...首先简单对数据做一下统计，发现这里面正类负类比例严重失调，正类也就是发生转化的样本只占了总样本的2.5%。...听大佬说connectionType和positionID是一个很重要的组合特征，可能我没有用好，导致了我和前面队伍的差距。...贝叶斯平滑的文章参考http://blog.csdn.net/mytestmy/article/details/19088519 四、模型选择 我使用过四种模型，随机深林、逻辑回归、xgboost和...其中随机深林效果最差，当然也有可能是我把这个模型用废了，逻辑回归其次，fm比xgboost稍微好一点，可能是因为fm考虑了特征的组合。
注意，要将前一级的特征和这一级的特征连接在一起——在最后会有一个例子，到时候再具体看一下如何连接。...类似地，每个随机森林也包含1000棵树，通过随机选择sqrt(d) 数量的特征作为候选（d是输入特征的数量），然后选择具有最佳 gini 值的特征作为分割。每个森林中的树的数值是一个超参数。...从正/负训练样例中提取的所有特征向量被视为正/负实例；它们将被用于生成类向量：从相同大小的窗口提取的实例将用于训练完全随机树森林和随机森林，然后生成类向量并连接为转换后的像素。...我处理的数据用RandomForest,XGBoost都能得到不错的结果，我们知道RandomForest可以很好的减少方差，XGBoost可以很好的减少偏差。...通过对RandomForest,XGBoost打分函数的学习，我和小伙伴shi.chao 对gcForest封装了一个特征打分方法，利用的还是源码里手写数字识别的数据，每层只有RandomForest，
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 “无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。...“101”和“102”为特征索引，‘1.2’和’0.03′ 为特征的值。 在两类分类中，用“1”表示正样本，用“0” 表示负样本。也支持[0,1]表示概率用来做标签，表示为正样本的概率。...自定义了一个数据矩阵类DMatrix，优化了存储和运算速度 DMatrix文档：http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/python_api.html...这里蘑菇分类是一个二类分类问题，输出值是样本为第一类的概率。 我们需要将概率值转换为0或1。...# make prediction preds = bst.predict(dtest) 检查模型在测试集上的正确率 XGBoost预测的输出是概率，输出值是样本为第一类的概率。
剪枝 当分裂时遇到一个负损失时，GBM会停止分裂。因此GBM实际上是一个贪心算法。 XGBoost会一直分裂到指定的最大深度(max_depth)，然后回过头来剪枝。...这种做法的优点，当一个负损失（如-2）后面有个正损失（如+10）的时候，就显现出来了。GBM会在-2处停下来，因为它遇到了一个负值。...sklearn中的GBM的实现也有这个功能，两种算法在这一点上是一致的。 XGBoost参数 XGBoost的作者把所有的参数分成了三类： 通用参数：宏观函数控制。...XGBoost的这个参数是最小样本权重的和，而GBM参数是最小样本总数。 这个参数用于避免过拟合。当它的值较大时，可以避免模型学习到局部的特殊样本。 但是如果这个值过高，会导致欠拟合。...典型值有： rmse 均方根误差(∑Ni=1ϵ2N−−−−−−√) mae 平均绝对误差(∑Ni=1|ϵ|N) logloss 负对数似然函数值 error 二分类错误率(阈值为0.5) merror
这个问题请查阅其他资料，我的博客中也有相关文章涉及过。然后，一堆树如何做预测呢？答案非常简单，就是将每棵树的预测值加到一起作为最终的预测值，可谓简单粗暴。...xgboost出名的原因一是准，二是快，之所以快，其中就有选用CART树的一份功劳。 知道了xgboost的模型，我们需要用数学来准确地表示这个模型，如下所示： ?...该值是负的，也就是说，如果我们想要减小这10棵树在该样本点上的预测损失，我们应该沿着梯度的反方向去走，也就是要增大y^i 的值,使其趋向于正，因为我们的y_i=1就是正的。...假设我们现在想按照年龄将这棵单节点树进行分叉，我们需要知道： 1、按照年龄分是否有效，也就是是否减少了obj的值 2、如果可分，那么以哪个年龄值来分。...同时，我们还可以观察到，Gain的左半部分如果小于右侧的γ，则Gain就是负的，表明切分后obj反而变大了。γ在这里实际上是一个临界值，它的值越大，表示我们对切分后obj下降幅度要求越严。
建树过程中如何选择使用哪个特征哪个值来进行分裂？ 什么时候停止分裂？ 如何计算叶节点的权值？ 建完了第一棵树之后如何建第二棵树？ 为防止过拟合，XGB做了哪些改进 树的集成 ?...则是该叶节点对应的权重，w即从节点到权重的映射（权重即叶节点的值）。每个 ? 对应一个独立的树结构q和该树每个叶节点的权重w。（这里树结构是指每个分裂点和对应的分裂值）。 ?...gbdt的目标函数与xgboost区别就是带不带正则项，也就是上面式子中的 ? 。gbdt对损失函数的优化是直接使用了损失函数的负梯度，沿着梯度下降的方向来减小损失，其是也就是一阶泰勒展开。...我们在建树的过程（也就是求分段函数的过程）包括两步：一是选择分裂依据的特征和特征值（将自变量分段），二是确定叶节点的权重（确定每段对应的函数值）。...对于二分类问题常使用负log损失作为损失函数，下面推导一下log loss的一阶梯度G和海森矩阵H。 ? ： ? 其中p为预测概率。若 ? 为预测值，则有： ? 因此： ? 即： ? ?
作者 | 梁云1991 转载自Python与算法之美（ID: Python_Ai_Road） 一、XGBoost和GBDT xgboost是一种集成学习算法，属于3类常用的集成方法(bagging,boosting...第二，GBDT是给新的基模型寻找新的拟合标签（前面加法模型的负梯度），而xgboost是给新的基模型寻找新的目标函数（目标函数关于新的基模型的二阶泰勒展开）。...第三，xgboost加入了和叶子权重的L2正则化项，因而有利于模型获得更低的方差。 第四，xgboost增加了自动处理缺失值特征的策略。...如果已经得到了前面t-1棵树构成的加法模型，如何确定第t棵树的学习目标？ 2，如何生成树？已知第t棵树的学习目标的前提下，如何学习这棵树？具体又包括是否进行分裂？选择哪个特征进行分裂？...xgboost使用levelwise的生成策略，即每次对同一层级的全部叶子节点尝试进行分裂。 对叶子节点分裂生成树的过程有几个基本的问题：是否要进行分裂？选择哪个特征进行分裂？
二元分类问题，如何划分红球和篮球。显然这个问题用一个线性分类器的话很难取得最好的效果。有没有办法通过组合一系列和正方形平行的线（每条线都相当于一个线性分类器）来获得一个比较好的分类效果呢？...第一步：先矮子里拔将军，选择一条平行于四边且最不坏的线段。下图第一排中间的小图里，直线把图分为左边（红点）和右边（蓝点）两类，被错分的点只有3个，这似乎是能得到的最好的结果了。...除了损失函数的区别外，分类问题和回归问题的区别还在于当我有多个类的时候，我可能会训练多个分类器。比如如果要去识别手写字母的话，我可能会训26个分类器来分别去求该手写字母为A/.../Z的概率。...我们知道，决策树的学习最耗时的一个步骤就是对特征的值进行排序（因为要确定最佳分割点），xgboost在训练之前，预先对数据进行了排序，然后保存为block结构，后面的迭代中重复地使用这个结构，大大减小计算量...梯度提升树中为什么说目标函数关于当前模型的负梯度是残差的近似值？ 机器学习算法中 GBDT 和 XGBOOST 的区别有哪些？
Xgboost? 这个故事还得先从AdaBoost和GBDT说起 我觉得，学习一个算法的时候，有时候不能直接单拿出一个算法来说，这样感觉显得突兀了些，不知道突然从哪冒出来一样。...我先卖个关子，不妨先看一下xgboost是怎么解决问题的。这里用xgboost原作者陈天奇的讲座PPT中的那个图来看 ? 假设我想预测，这一家子人中每个人想玩游戏的意愿值。...，那么可以先跟着我继续往下，从一个例子中看看xgboost树到底是如何生成的，然后再回头看数学原理也不迟 ;) 下面就通过算法流程图举一个例子来详解xgboost树的生成。...其次，我们从数学原理的角度剖析了一下xgboost， 看到了它的目标函数，看到了如何生成一棵树，看到了如何Taylor化简，知道了为什么需要损失函数的一二阶导数，也明白了为啥这个算法这么快。...最后，我们通过实战一个二分类问题，见识到了xgboost的代码实现，基本使用和一些高级策略。
，我只知道FP叫伪阳率，其他的怎么称呼就不详了。...如果一个实例是正类并且也被预测成正类，即为真正类（True positive）,如果实例是负类被预测成正类，称之为假正类（False positive）。...相应地，如果实例是负类被预测成负类，称之为真负类（Truenegative）,正类被预测成负类则为假负类（falsenegative）。列联表或混淆矩阵如下表所示，1代表正类，0代表负类。...另外定义负正类率(false positive rate, FPR),计算公式为：FPR=FP/(FP+TN).负正类率计算的是分类器错认为正类的负实例占所有负实例的比例 定义特异性指标为:Specificity...在例子中就是希望知道此君得到的女生占本班中所有女生的比例,所以其recall也就是100%(20女生/(20女生+ 0 误判为男生的女生)) F1值就是精确值和召回率的调和均值,也就是 2F1=1P+1R
另外，欢迎大家关注我的个人bolg，知乎，更多代码内容欢迎follow我的个人Github，如果有任何算法、代码疑问都欢迎通过邮箱发消息给我。 ---- 介绍一下Boosting的思想？...除了负梯度计算和叶子节点的最佳负梯度拟合的线性搜索，多元GBDT分类和二元GBDT分类以及GBDT回归算法过程相同 什么是gbdt中的残差的负梯度？ ? image 当loss函数为均方误差 ?...前者不用残差的负梯度而是使用残差，是全局最优值，后者使用的是 局部最优方向（负梯度）*步长（?）...对loss是泰勒一阶展开，xgboost是泰勒二阶展开 gbdt没有在loss中带入结点个数和预测值的正则项 特征选择上的优化： 实现了一种分裂节点寻找的近似算法，用于加速和减小内存消耗，而不是gbdt...然后仅仅将桶边界上的特征的值作为分裂点的候选，从而获取计算性能的提升 离散值直接分桶 连续值分位数分桶 xgboost如何处理缺失值？
TPR 是「真正类」和所有正类 (真正类+假负类) 的比率，真正类率 = 查全率 FPR 是「假正类」和所有负类 (假正类+真负类) 的比率，假正类率 = 1- 真负类率 = 1 - 特异率 (specificity...) 一般来说，阈值越高 越不容易预测出正类，TPR 下降 ( TPR 和阈值成递减关系) 越容易预测出负类，(1- FPR) 上升 ( FPR 和阈值成递减关系) 阈值越低 越容易预测出正类，TPR 上升...如何确定这些 TPRi 和 FPRi (i = 0,1,...,5) 不是一件容易讲清的事，我试试，先看一个二分类预测类别以及预测正类概率的表 (按照预测概率降序排序，其中正类 P 和负类 N 都有 10...不知道删除行好还是删除列好 对缺失数据的测试集没用 推算法 根据特征值是分类型或数值变量，两种方式： 用众数来推算分类型 用平均数来推算数值 特征“性格”的特征值是个分类型变量，因此计数未缺失数据得到...下图举例用决策树将“收入缺失”和“收入低”归纳成同一类。 这时缺失值是实实在在的一个类别了。
在我们知道了每个投票者能得到多少选票之后，我们只要把他们的选票加起来就行了。得票多的类将获胜。 ? 我们为什么要用树桩（一层的树）呢?为什么不用树呢? 让我们后退一步，看看整个画面。...在这个例子中，我们有4个1和2个0。因此，log(机率)是0。69。转化为概率后，它是0。67。Amy的残差是1-0.67,Tom的残差是0-0.67。在右边，我比较了一个普通树和一个残差树。 ?...所以我们不会从哪个角度说明。 ? 在上面的公式中，分母中的P是最后一棵树给出的基于其总log(odds)的概率。我在下面列出了四种情况，以便我们了解这个公式的含义。 ?...这也是最后一棵树的精度如何影响森林中下一棵树的精度。 为什么我们还需要XGboost? XGboost是专门为大型数据集设计的，因为它非常快。它使用了很多优化和正则化技术这超出了我想讲的范围。...因此，XGboost中的叶子是残差，而XGboost中的树节点是可以对残差进行分组的值! XGboost的速度使它真正适用于大型数据集。
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。 ...本文关注于Python的XGBoost类库，安装使用"pip install xgboost"即可，目前使用的是XGBoost的0.90版本。...2.1 使用原生Python API接口 XGBoost的类库的2种接口风格，我们先来看看原生Python API接口如何使用。 ...我们这里先看看如何使用和原始API一样的参数命名集合。 ...此外，n_jobs控制算法的并发线程数， scale_pos_weight用于类别不平衡的时候，负例和正例的比例。类似于sklearn中的class_weight。
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~机器学习分类模型的评价指标是在衡量模型在未知数据集上的性能表现，通常基于混淆矩阵和相关的评价指标。...再看看其他的文章：图片图片很多文章都是相反的定义。于是我问了ChatGPT：机器学习分类模型中哪个代表准确度，accuracy 还是Precision？...如何快速区分准确率和精确率的概念？准确率：对所有样本判断准确的概率；精确率：对正类（代表某个类）中判断准确的概率；它会精确到某个具体的类别。...TP（True Positive）和假负类FN（False Negative）用公式解释为：$$Recall = \frac{TP}{TP+FN}$$一般情况下，Recall值越高，说明有更多的正样本被预测正确...对比精确率Accuracy和召回率Recall：精确率和召回率的着重点是不同的，因此适合的场景也有所不同：精确率Precision：主要关注预测为正类的样本中，有多少是真正的正类。
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