开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

提前停止的RandomizedSearchCV和XGBoost +

RandomizedSearchCV是一种用于超参数调优的机器学习模型选择方法。它通过在给定的超参数空间中随机选择参数组合，并对每个组合进行交叉验证来评估模型性能。相比于GridSearchCV，RandomizedSearchCV可以在更短的时间内找到较好的超参数组合。

XGBoost是一种梯度提升树模型，被广泛应用于机器学习和数据挖掘任务中。它通过迭代地训练多个弱分类器，并将它们组合成一个强分类器。XGBoost具有较高的准确性和效率，并且能够处理大规模数据集。

在使用RandomizedSearchCV和XGBoost进行模型训练时，可以先使用RandomizedSearchCV来搜索最佳的超参数组合，然后使用这些超参数来训练XGBoost模型。这样可以提高模型的性能和泛化能力。

推荐的腾讯云相关产品：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiup）腾讯云机器学习平台提供了丰富的机器学习和深度学习工具，包括模型训练、数据处理、模型部署等功能，可以方便地进行模型开发和部署。
腾讯云弹性计算（https://cloud.tencent.com/product/cvm）腾讯云弹性计算提供了高性能的云服务器，可以满足各种计算需求，包括模型训练和推理等。
腾讯云对象存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）腾讯云对象存储是一种高可靠、低成本的云存储服务，可以用于存储训练数据和模型文件。
腾讯云容器服务（https://cloud.tencent.com/product/tke）腾讯云容器服务提供了高可用、弹性扩展的容器集群，可以方便地部署和管理容器化的应用程序。
腾讯云人工智能开放平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）腾讯云人工智能开放平台提供了丰富的人工智能服务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等功能，可以用于构建智能化的应用。

请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求进行。

相关搜索:如何同时使用交叉验证和提前停止？keras中的提前停止回调停止基于eval_metric的xgboost xgboost和py-xgboost之间的区别？如何在PowerShell中提前中断和停止TTS引擎？tensorflow对象检测api中的提前停止 web套接字提前停止执行的Javascript类在没有Torchsample的Pytorch中实现提前停止提前停止的迭代分布式交叉验证在指定的纪元数后提前停止Keras 如何达到满足提前停止条件的纪元数如何在Tensorflow中实现提前停止和降低平台学习率？用scipy.optimize.minimize实现损失函数的提前停止在使用提前停止时，对助推轮次的数量施加下限？为什么在十六进制数组上的迭代会提前停止？SpaCy:在训练自定义实体的模型时，是否需要提前停止？计算绩效测量的提前日期和延迟日期在使用TensorFlow的keras中，提前停止在我的代码中不起作用人们是否使用提前停止来训练目标检测方法?他们的设置是什么？如何解决回溯和未知目标函数的XGBoost误差？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

突破最强算法模型，XGBoost ！！

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。

01

超参数调整实战：scikit-learn配合XGBoost的竞赛top20策略

在过去的几年中，XGBoost被广泛用于表格数据推断，并且赢得了数百个挑战。但是，仅仅通过XGBoost并不能完成完成整的解决方案，同样的模型为什么有些人能获得更好的准确性呢？除了经验方面的差异，还有一个事实，那就是他们优化了超参数！

02

探索XGBoost：自动化机器学习（AutoML）

自动化机器学习（AutoML）是一种通过自动化流程来构建、训练和部署机器学习模型的方法。XGBoost作为一种强大的机器学习算法，也可以用于AutoML。本教程将介绍如何在Python中使用XGBoost进行自动化机器学习，包括数据预处理、特征工程、模型选择和超参数调优等，并提供相应的代码示例。

01

交叉验证和超参数调整:如何优化你的机器学习模型

在本文的前两部分中，我获取了Fitbit的睡眠数据并对其进行预处理，将这些数据分为训练集、验证集和测试集，除此之外，我还训练了三种不同的机器学习模型并比较了它们的性能。

02

Python爬虫武汉市二手房价格数据采集分析：Linear Regression、XGBoost和LightGBM|代码分享

我国有大量的资金都流入了房地产行业，同时与其他行业有着千丝万缕的联系，可以说房地产行业对推动我国深化改革、经济发展、工业化和城市化具有不可磨灭的作用（点击文末“阅读原文”获取爬虫代码）。

02

第 06 课：如何配置梯度提升

梯度提升是应用机器学习最强大的技术之一，因此很快成为最受欢迎的技术之一。但是，如何为您的问题配置梯度提升？

02

第 05 课：使用 XGBoost 进行功能重要性

使用诸如梯度提升之类的决策树方法的集合的好处是它们可以从训练的预测模型自动提供特征重要性的估计。经过训练的 XGBoost 模型可自动计算预测建模问题的特征重要性。这些重要性分数可在训练模型的 feature_importances_ 成员变量中找到。例如，它们可以直接打印如下：

03

Python互联网大数据爬虫的武汉市二手房价格数据采集分析：Linear Regression模型、XGBoost模型和LightGBM模型

我国有大量的资金都流入了房地产行业，同时与其他行业有着千丝万缕的联系，可以说房地产行业对推动我国深化改革、经济发展、工业化和城市化具有不可磨灭的作用。目前对于二手房交易价格的预测主要考虑的是房屋价格受宏观因素的影响，如国家政策、经济发展水平、人口数量等，并据此推测地区房价及其走势，很少有从微观的角度来准确预测每间房屋的价格。

03

在Python中开始使用 XGBoost的7步迷你课程

熟悉我的读者知道我不止一次的给大家推荐过ApacheCN这个开源组织，ApacheCN 是 2016 年 8 月份就开始搭建网站雏形， 2017 年 6 月份正式全职来做，是国内第一个有组织性、敢带人装X、敢真的分享、并且敢戴绿帽的中文开源组织，传送门：https://github.com/apachecn

04

LightGBM算法总结

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

03

『航班乘客满意度』场景数据分析建模与业务归因解释 ⛵

在过去几年中，客户对航空公司的满意度一直在稳步攀升。在 COVID-19 大流行导致的停顿之后，航空旅行业重新开始，大家越来越关注航空出行的满意度问题，客户也会对一些常见问题，如『不舒服的座位』、『拥挤的空间』、『延误』和『不合标准的设施』等进行反馈。

算法模型自动超参数优化方法！

学习器模型中一般有两类参数，一类是可以从数据中学习估计得到，我们称为参数（Parameter）。还有一类参数时无法从数据中估计，只能靠人的经验进行设计指定，我们称为超参数（Hyper parameter）。超参数是在开始学习过程之前设置值的参数。相反，其他参数的值通过训练得出。

02

一文读懂机器学习大杀器XGBoost原理

【磐创AI导读】：本文详细介绍了Xgboost的原理。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。

02

XGBoost算法梳理[通俗易懂]

XGBoost是boosting算法的其中一种。Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起形成一个强分类器。因为XGBoost是一种提升树模型，所以它是将许多树模型集成在一起，形成一个很强的分类器。而所用到的树模型则是CART回归树模型。讲解其原理前，先讲解一下CART回归树。

02

算法金 | 决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost 算法大全

决策树是一种简单直观的机器学习算法，它广泛应用于分类和回归问题中。它的核心思想是将复杂的决策过程分解成一系列简单的决策，通过不断地将数据集分割成更小的子集来进行预测。本文将带你详细了解决策树系列算法的定义、原理、构建方法、剪枝与优化技术，以及它的优缺点。

00

自定义损失函数Gradient Boosting

互联网上有很多关于梯度提升的很好的解释(我们在参考资料中分享了一些选择的链接)，但是我们注意到很少有人提起自定义损失函数的信息：为什么要自定义损失函数，何时需要自定义损失函数，以及如何自定义损失函数。

03

机器学习模型的超参数优化

模型优化是机器学习算法实现中最困难的挑战之一。机器学习和深度学习理论的所有分支都致力于模型的优化。

03

XGBoost 2.0:对基于树的方法进行了重大更新

XGBoost是处理不同类型表格数据的最著名的算法，LightGBM 和Catboost也是为了修改他的缺陷而发布的。9月12日XGBoost发布了新的2.0版，本文除了介绍让XGBoost的完整历史以外，还将介绍新机制和更新。

05

机器学习建模高级用法！构建企业级AI建模流水线 ⛵

我们知道机器学习应用过程包含很多步骤，如图所示『标准机器学习应用流程』，有数据预处理、特征工程、模型训练、模型迭代优化、部署预估等环节。

04

一个完整的机器学习项目在Python中演练（四）

【磐创AI导读】：本文是一个完整的机器学习项目在python中的演练系列第第四篇。详细介绍了超参数调整与模型在测试集上的评估两个步骤。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习。但是，实际情况往往是，学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中。就像你的脑海中已经有了一块块”拼图“（机器学习技术），你却不知道如何讲他们拼起来应用在实际的项目中。如果你也遇见过同样的问题，那么这篇文章应该是你想要的。本系列文章将介绍

05

gg 小组种子杯初赛报告

队员：柳泓鑫梁志博洪志远 AUC： 0.7566 2017年10月1日 Github:https://github.com/ver217/seedcup2017 报告链接:https://storage.fredliang.cn/gg队种子杯初赛报告.pdf

02

干货 | XGBoost在携程搜索排序中的应用

在互联网高速发展的今天，越来越复杂的特征被应用到搜索中，对于检索模型的排序，基本的业务规则排序或者人工调参的方式已经不能满足需求了，此时由于大数据的加持，机器学习、深度学习成为了一项可以选择的方式。

01

基于树的机器学习模型的演化

下面的示例描述了只有两个特性和两个类的样例数据集(左)。决策树算法从根节点中的所有15个数据点开始。该节点被称为不纯节点，因为它混合了多种异构数据。在每个决策节点上，算法根据减少杂质最多的目标特征对数据集进行分割，最终产生具有同质数据的叶节点/终端节点(右)。有一些常用的测量杂质的指标-基尼系数和熵。虽然不同的决策树实现在使用杂质度量进行计算时可能会有所不同，但一般的概念是相同的，并且在实践中结果很少有实质性的变化。分区过程会继续，直到没有进一步的分离，例如，模型希望达到一个状态，即每个叶节点都尽可能快地变成纯的。在进行预测时，新的数据点遍历决策节点序列，以达到确定的结果。

03

wwwyh996099com请拨18687679495银河国际干货 | XGBoost在携程搜索排序中的应用

在互联网高速发展的今天，越来越复杂的特征被应用到搜索中，对于检索模型的排序，基本的业务规则排序或者人工调参的方式已经不能满足需求了，此时由于大数据的加持，机器学习、深度学习成为了一项可以选择的方式。

04

算法工程师-机器学习面试题总结(3)

FM（因子分解机）模型和逻辑回归是两种常见的预测建模方法，它们在一些方面有不同的优缺点

02

带答案面经分享-面试中最常考的树模型！

树模型可以说在机器学习的面试中，是面试官最喜欢问的一类问题，今天小编就带你一起回顾一下去年校招中我所经历的树模型相关的问题，这次带答案呦～～(答案是小编的理解，如果有遗漏的地方，欢迎大家在留言区指正，同时，如果有更多关于树模型的题目，也欢迎在留言区补充)

04

XGBoost原理与实现

XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进，被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩。

01

【机器学习基础】XGBoost、LightGBM与CatBoost算法对比与调参

虽然现在深度学习大行其道，但以XGBoost、LightGBM和CatBoost为代表的Boosting算法仍有其广阔的用武之地。抛开深度学习适用的图像、文本、语音和视频等非结构化的数据应用，Boosting算法对于训练样本较少的结构化数据领域仍然是第一选择。本文先对前述章节的三大Boosting的联系与区别进行简单阐述，并一个实际数据案例来对三大算法进行对比。然后对常用的Boosting算法超参数调优方法进行介绍，包括随机调参法、网格搜索法和贝叶斯调参法，并给出相应的代码示例。

07

XGBoost：在Python中使用XGBoost

下面将介绍XGBoost的Python模块，内容如下： * 编译及导入Python模块 * 数据接口 * 参数设置 * 训练模型l * 提前终止程序 * 预测

04

机器学习面试中最常考的树模型(附答案)

树模型可以说在机器学习的面试中，是面试官最喜欢问的一类问题，今天小编就带你一起回顾一下去年校招中我所经历的树模型相关的问题，这次带答案呦～～(答案是小编的理解，如果有遗漏的地方，欢迎大家在留言区指正，同时，如果有更多关于树模型的题目，也欢迎在留言区补充)

02

python+Treelite：Sklearn树模型训练迁移到c、java部署

项目论文：https://mlsys.org/Conferences/doc/2018/196.pdf

02

终于有人说清楚了--XGBoost算法

XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进，被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩。

01

【开源】北大团队大规模稀疏数据机器学习库xLearn，c++ trending 已超TensorFlow

编辑：弗格森【新智元导读】机器学习博士马超近日在微博上介绍他和导师肖臻教授一起开发的一款专门针对大规模稀疏数据的机器学习库xLearn并开源。并称， vision 是将 xLearn 打造成和 xgboost，MXNet一样的工业事实标准。该项目由肖臻教授和马超博士合作完成。肖臻教授美国康奈大学博士之前任美国AT&T 和 IBM 科学家。研究方向分布式系统和机器学习。在国际顶级刊物发表论文60余篇，论文引用超过4000次。马超，北大云计算课题组博士生，研究方向分布式系统与大规模机器学习。同

08

剑指LightGBM和XGboost！斯坦福发表NGBoost算法

Stanford ML Group 最近在他们的论文中发表了一个新算法，其实现被称为 NGBoost。该算法利用自然梯度将不确定性估计引入到梯度增强中。本文试图了解这个新算法，并与其他流行的 boosting 算法 LightGBM 和 XGboost 进行比较，以了解它在实践中是如何工作的。

03

Nat. Mach. Intell. | 华科同济医学院剑桥联手推出新冠预测模型！

今天给大家介绍华中科技大学同济医学院及剑桥大学联合发表在Nature Machine Intelligence的一篇文章。文章中作者提出了一个基于XGBoost机器学习的模型，可以提前10天以上预测患者的死亡率，准确率超过90%，从而实现对COVID-19患者的检测、早期干预，并有可能降低死亡率。

05

剑指LightGBM和XGboost！斯坦福发表NGBoost算法

Stanford ML Group 最近在他们的论文中发表了一个新算法，其实现被称为 NGBoost。该算法利用自然梯度将不确定性估计引入到梯度增强中。本文试图了解这个新算法，并与其他流行的 boosting 算法 LightGBM 和 XGboost 进行比较，以了解它在实践中是如何工作的。

03

机器学习最强调参方法！高斯过程与贝叶斯优化

机器学习模型中有大量需要事先进行人为设定的参数，比如说神经网络训练的batch-size，XGBoost等集成学习模型的树相关参数，我们将这类不是经过模型训练得到的参数叫做超参数(Hyperparameter)。人为的对超参数调整的过程也就是我们熟知的调参。

01

如何提速机器学习模型训练

注：本文中有一些超链接，在微信中不能打开，可以转到我的博客，地址：https://qiwsir.github.io/2021/02/16/speed-up-sklearn/，或者点击文末的“原文链接”查看。

02

博客 | 干货 | 一文读懂横扫Kaggle的XGBoost原理与实战（一）

首先说一下，大家的催更我都有看到，无奈我请假出差了，预计十来天，这期间也会尽力更新文章，感谢大家的支持。今天发一篇北大18级硕士Jason Cai关于xgboost的文章，后续还有相关内容的进阶。首先说一下，xgboost也算是集成学习的一种。正文如下：

02

应用|使用正则化线性模型和XGboost对价格建模

好消息是我们有很多特征可以使用(81)，坏消息是有19个特征有缺失值，其中4个特征缺失值超过80%。对于任何一个特征，如果它缺失了80%的值，那么它就没有那么重要了，因此，我决定删除这4个特征。

02

用XGBoost做时间序列预测—forecastxgb包

作为forecast包与xgboost包的重度依赖者，最近看到整合两家之长的forecastxgb包甚是兴奋，便忍不住翻译forecastxgb包的一些时间序列预测例子与大家交流。一．安装目前forecastxgb包还在不断完善中，有兴趣的朋友可以通过以下语句下载试用： devtools::install_github("ellisp/forecastxgb-r-package/pkg") 二．Forecastxgb包核心函数简介 (一). 核心函数xgbar(): forecastxgb使用xgbo

04

数据挖掘算法（logistic回归，随机森林，GBDT和xgboost）

面网易数据挖掘工程师岗位，第一次面数据挖掘的岗位，只想着能够去多准备一些，体验面这个岗位的感觉，虽然最好心有不甘告终，不过继续加油。不过总的来看，面试前有准备永远比你没有准备要强好几倍。因为面试过程看重的不仅是你的实习经历多久怎样，更多的是看重你对基础知识的掌握（即学习能力和逻辑），实际项目中解决问题的能力（做了什么贡献）。 ---- 先提一下奥卡姆剃刀：给定两个具有相同泛化误差的模型，较简单的模型比较复杂的模型更可取。以免模型过于复杂，出现过拟合的问题。如果你想面数据挖掘岗必须先了解下面这部分的基本

09

第 04 课：监控表现和提前停止

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：

03

推荐收藏 | 10道XGBoost面试题送给你

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。

01

XGBoost超参数调优指南

本文将详细解释XGBoost中十个最常用超参数的介绍，功能和值范围，及如何使用Optuna进行超参数调优。

03

XGBoost原理简介

XGBoost 简介在大数据竞赛中,XGBoost霸占了文本图像等领域外几乎80%以上的大数据竞赛.当然不仅是在竞赛圈,很多大公司也都将XGBoost作为核心模块使用,好奇的人肯定都很想揭开这个神奇

03

AI - 机器学习GBDT算法

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。

01

极度梯度提升之玩转借贷俱乐部

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。

03

网格搜索或随机搜索

机器学习并不总是像Iris、Titanic或Boston House Pricing数据集那样简单。

01

keras利用sklearn进行超参数自动搜索

深度学习模型通常具有许多可以调整的超参数，例如学习率、批次大小、隐藏层数、神经元数量及优化器等。为了在给定的任务和数据集上获得模型的最佳性能，我们需要找到在模型中使用的最佳超参数值。搜索最佳超参数组合的过程称为超参数优化。

02

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭