2016.01.06 21:02* 字数 82 阅读 24416评论 11喜欢 12 Title: 使用 pyenv 可以在一个系统中安装多个python版本 Date: 2016-01-06 Author...: ColinLiu Category: Python tags: python,pyenv 使用 pyenv 可以在一个系统中安装多个python版本 Installl related yum install...pyenv/version) 3.5.1/envs/flask_py351 3.5.1/envs/pelican flask_py351 pelican # 查看当前处于激活状态的版本，括号中内容表示这个版本是由哪条途径激活的...（global、local、shell） $ pyenv version 3.5.1 (set by /root/.pyenv/version) # 使用 python-build（一个插件） 安装一个...--unset 参数可以用于取消当前 shell 设定的版本。
它还可以以相对较少的数据返回非常好的结果，不像DL模型需要从大量数据中学习。...易于使用:您可以从命令行使用CatBoost为Python和R用户提供方便的API。...它清楚地表明，CatBoost在调优和默认模型上的性能都更好。除此之外，CatBoost不需要将数据集转换为任何特定格式。 ?...Python安装: pip install catboost 四、使用CatBoost解决ML挑战 CatBoost库既可以解决分类问题，也可以解决回归问题。...对于分类，您可以使用“CatBoostClassifier”和“CatBoostRegressor”进行回归。 在本文中，我将使用CatBoost解决“Big Mart Sales”实践问题。
了解数据集的分布 划分训练集和测试集 以样本中测试集占比百分之二十的比例训练模型 summary(dftrain) 建模 使用Stratified K-Fold交叉验证来进行模型评估 def cross_valtion...CatBoost是一个使用梯度提升的库，可以处理分类和回归问题。...XGBoost模型采用了梯度提升算法，并使用了正则化项来优化模型的复杂度。CatBoost模型采用了梯度提升算法，并使用了类别特征的独热编码来处理分类特征。...LightGBM模型采用了决策树算法，并使用了高效的数据结构和算法来优化训练过程。 最终，得出了结论：在预测职员离职的分类问题上，不同的机器学习算法具有不同的性能表现和优劣。...擅长Python、SQL。 本文选自《数据分享|python分类预测职员离职:逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM交叉验证可视化》。
导言 深度集成与迁移学习是提高模型性能的重要技术之一，可以利用不同模型之间的互补性来提高整体性能。在CatBoost中，我们可以通过深度集成和迁移学习来进一步提升模型的准确性和泛化能力。...本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行深度集成与迁移学习，并提供相应的代码示例。 深度集成 深度集成是指利用不同模型的预测结果来进行加权平均或投票等方式，从而提高模型的预测性能。...在CatBoost中，我们可以使用预训练的模型来进行迁移学习。...中使用CatBoost进行深度集成与迁移学习。...通过这篇博客教程，您可以详细了解如何在Python中使用CatBoost进行深度集成与迁移学习。您可以根据需要对代码进行修改和扩展，以满足特定的集成学习和迁移学习需求。
---- 问： 在linux系统里，普通用户目录是在 /home 下，root用户目录在 /root，因此全部用户共享目录的。 那如果我们要装一个东西的话，是不是只用装一遍？...（比如说ohmyzsh之类的） 我之前在自己服务器上，每次都需要安装两遍，一次只有当前那个用户生效，这是为什么呢？...---- 答： 不一定，当我们说我们在 linux 装了一个东西，指的是：「我们装了一个命令，可全局执行」。此时是将该命令放在了全局执行目录（或者将该命令目录放在了 $PATH）。...哦对，PATH 该路径列表可自定义，而每一个用户都可以有独立的 PATH 环境变量。...所以，要看一个命令是所有用户共享还是仅对当前用户有效，具体要看该命令是怎么装的，可以看看 which command 进一步排查。
在使用“sklearn”构建机器学习模型时，想必大家应该都遇到过下面这个错误吧： 当处理分类(字符串)变量时，这个错误就发生了。在sklearn中，你需要在数值格式中转换这些分类。...CatBoost可以直接使用分类功能，而且在本质上是可扩展的。 内容 CatBoost是什么? CatBoost库的优势 与其他提升（Boosting）算法相比，CatBoost怎么样？...它还可以使用相对较少的数据得到非常好的结果，不像DL模型那样需要从大量数据中学习。...易于使用:你可以使用来自命令行的CatBoost，使用针对Python和R语言这样的易于使用的API。 与其他提升（Boosting）算法相比，CatBoost怎么样？...在这篇文章中，我用CatBoost解决了“Big Mart Sales”的实践问题。这是一个回归挑战，所以我们需要使用 CatBoostRegressor。
导言 在机器学习中，选择合适的模型和调优合适的超参数是提高模型性能的关键步骤。CatBoost作为一种强大的梯度提升算法，具有许多可调节的超参数，通过合理选择和调优这些超参数可以提高模型的性能。...本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行超参数调优与模型选择，并提供相应的代码示例。 数据准备 首先，我们需要加载数据并准备用于模型训练。...在选择模型时，我们可以尝试不同的机器学习算法，比较它们在交叉验证集上的性能，并选择性能最好的模型。...Python中使用CatBoost进行超参数调优与模型选择。...通过调优合适的超参数和选择合适的模型，可以提高模型的性能和泛化能力，从而更好地解决实际问题。 通过这篇博客教程，您可以详细了解如何在Python中使用CatBoost进行超参数调优与模型选择。
导言 CatBoost是一种高效的梯度提升算法，可以处理大规模数据集并支持分布式训练。在实际应用中，处理大规模数据集时，分布式训练可以大大加快模型训练的速度，并提高训练效果。...本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行分布式训练与大规模数据处理，并提供相应的代码示例。 安装依赖 首先，我们需要安装CatBoost和其他必要的依赖库。...您可以使用以下命令来安装： pip install catboost 分布式训练 CatBoost支持通过task_type参数指定分布式训练方式，可以选择’CPU’或’GPU’。...= CatBoostClassifier(task_type='GPU') # 训练模型 model.fit(train_pool) 结果评估 最后，我们可以使用训练好的模型对测试集进行预测，并评估模型的性能...通过这篇博客教程，您可以详细了解如何在Python中使用CatBoost进行分布式训练与大规模数据处理。您可以根据需要对代码进行修改和扩展，以满足特定的大规模数据处理需求。
导言 CatBoost是一个强大的梯度提升算法，它在处理分类和回归任务时表现出色。在实际应用中，对模型进行解释和调试是非常重要的，可以帮助我们理解模型的决策过程、识别模型的不足之处，并进一步优化模型。...本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行模型解释与调试，并提供相应的代码示例。 特征重要性 CatBoost可以提供特征重要性指标，帮助我们理解模型对特征的重视程度。...可以通过观察特征重要性、SHAP值以及模型在验证集上的表现来进行模型调试。...model.fit(train_pool, eval_set=val_pool) # 可视化训练过程 model.plot() 结论 通过本教程，您学习了如何在Python中使用CatBoost进行模型解释与调试...我们介绍了特征重要性、SHAP值以及模型调试等常用的模型解释和调试方法，并提供了相应的代码示例。 通过这篇博客教程，您可以详细了解如何在Python中使用CatBoost进行模型解释与调试。
在这篇教程中，我们将学习如何部署一个CatBoost模型，并创建一个简单的Web服务来进行在线预测。 安装CatBoost 首先，确保你已经安装了CatBoost。...你可以使用pip进行安装： pip install catboost 训练模型 在部署模型之前，你需要有一个训练好的CatBoost模型。...y_train, eval_set=(X_test, y_test), verbose=False) 保存模型 训练完成后，你可以将模型保存到文件中，以便之后进行加载和预测： model.save_model...('catboost_model.cbm') 创建Web服务 现在，我们将使用Flask创建一个Web服务来进行在线预测。...测试Web服务 启动你的Web服务： python app.py 然后，你可以使用curl或任何HTTP客户端来测试预测端点： curl -X POST -H "Content-Type: application
One-hot encoding可以在数据预处理时完成，也可以在模型训练的时候完成，从训练时间的角度，后一种方法的实现更为高效，CatBoost对于低势类别特征也是采用后一种实现。...在每个步骤中使用的梯度都使用当前模型中的相同的数据点来估计，这导致估计梯度在特征空间的任何域中的分布与该域中梯度的真实分布相比发生了偏移，从而导致过拟合。...在CatBoost中，第二阶段使用传统的GBDT框架执行，第一阶段使用修改后的版本。 既然原来的梯度估计是有偏的，那么能不能改成无偏估计呢？...Gradient bias 值得注意的是模型的建立并没有样本 的参与，并且CatBoost中所有的树的共享同样的结构。 在CatBoost中，我们生成训练数据集的个随机排列。...当然，在具体实现当中，CatBoost使用了其它的技巧，可以将构建一个树的时间复杂度降低到。
导言 CatBoost是一个强大的梯度提升算法，它在处理分类和回归任务时表现出色。在实际应用中，合理地进行特征组合和使用建模技巧可以提高模型性能。...本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行特征组合与建模技巧，并提供相应的代码示例。 特征组合 特征组合是将多个特征进行组合生成新的特征，以提高模型的表达能力。...在CatBoost中，您可以通过调整learning_rate参数来调整学习率。...以下是一个简单的示例： # 使用CatBoost内置的交叉验证 cv_results = cv(params, train_pool, fold_count=5) 结论 通过本教程，您学习了如何在Python...通过这篇博客教程，您可以详细了解如何在Python中使用CatBoost进行特征组合与建模技巧。您可以根据需要对代码进行修改和扩展，以满足特定的特征工程和建模技巧需求。
模型中的先前树不会更改。前一棵树的结果用于改进下一棵树。在本文中，我们将仔细研究一个名为CatBoost的梯度增强库。 ? CatBoost 是Yandex开发的深度方向梯度增强库 。...使用CatBoost的优点 以下是考虑使用CatBoost的一些原因： CatBoost允许在多个GPU上训练数据。 使用默认参数可以提供很好的结果，从而减少了参数调整所需的时间。...使用CatBoost的模型应用程序进行快速预测。 经过训练的CatBoost模型可以导出到Core ML进行设备上推理（iOS）。 可以在内部处理缺失值。 可用于回归和分类问题。...拟合模型时，CatBoost还可以通过设置来使用户可视化 plot=true： ? ? 它还允许您执行交叉验证并使过程可视化： ? ? 同样，您也可以执行网格搜索并将其可视化： ? ?...CatBoost还为我们提供了包含所有模型参数的字典。我们可以通过遍历字典来打印它们。 ? ? 结尾 在本文中，我们探讨了CatBoost的优点和局限性以及主要的训练参数。
catboost 简介 在博主看来catboost有一下三个的优点： 它自动采用特殊的方式处理类别型特征（categorical features）。...这也是我在这里介绍这个算法最大的motivtion，有了catboost，再也不用手动处理类别型特征了。 catboost还使用了组合类别特征，可以利用到特征之间的联系，这极大的丰富了特征维度。...，这里有很多列特征比如广告的宽高，是否可以下载，是否会跳转等一些特征，而且特征的数据类型各不一样，有数值型（creative_height），布尔型（creative_is_js)等不同类型的特征。...而在catboost中你根本不用费心干这些，你只需要告诉算法，哪些特征属于类别特征，它会自动帮你处理。...所以有时候碰到需要特别多的前期数据处理和特征数值化的任务时，可以尝试用一下catboost，python pip install catboost 即可安装哦。
导言 在机器学习任务中，特征工程是至关重要的一步。对于分类特征的处理尤为重要，而CatBoost是一种能够自动处理分类特征的梯度提升决策树算法。...本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行自动分类特征处理，并提供相应的代码示例。 1. 加载数据集 首先，我们需要加载数据集并准备数据用于模型训练。...使用CatBoost的自动分类特征处理 CatBoost能够自动识别数据集中的分类特征，并将其用于模型训练。我们不需要手动进行独热编码或标签编码等处理。...模型评估 最后，我们可以使用测试集来评估模型的性能。...CatBoost能够自动识别数据集中的分类特征，并将其用于模型训练，极大地简化了特征工程的流程。 通过这篇博客教程，您可以详细了解如何在Python中使用CatBoost进行自动分类特征处理。
One-hot编码可以在数据预处理时完成，也可以在模型训练的时候完成，从训练时间的角度，后一种方法的实现更为高效，CatBoost对于基数较低的类别型特征也是采用后一种实现。...在每个步骤中使用的梯度都使用当前模型中的相同的数据点来估计，这导致估计梯度在特征空间的任何域中的分布与该域中梯度的真实分布相比发生了偏移，从而导致过拟合。...在GDBT的每一步迭代中, 损失函数使用相同的数据集求得当前模型的梯度, 然后训练得到基学习器, 但这会导致梯度估计偏差, 进而导致模型产生过拟合的问题。...CatBoost使用oblivious 决策树作为基模型，并将特征离散化到固定数量的箱子中以减少内存使用。就GPU内存使用而言，CatBoost至少与LightGBM一样有效。...在 CatBoost 中，必须对变量进行声明，才可以让算法将其作为类别型变量处理。
在本文中，我们将学习如何使用Python中的catboost包，根据我们对于可接受的假阳性率[FPR]或假阴性率[FNR]的理解，为分类提供最佳的阈值值。...正如你可能已经得出的结论，这样做将降低我们模型的准确性，因为我们将增加假阳性的数量，但这是可以接受的，因为人们始终可以再次检查并进行其他检查以确认是否是真正的阳性。...https://github.com/gurezende/Studying/tree/master/Python/CatBoost 要安装catboost，使用pip install catboost。...我们希望我们的模型只有在非常确定患者实际上是健康的情况下才会说患者是健康的。 但我们知道，CatBoost算法使用标准的50%阈值来预测结果。...这个人实际上患有癌症，但模型将其分类为阴性。在新模型中解决了这个问题，没有假阴性。另一方面，我们也增加了一个假阳性。因此，这一切都是关于权衡，就像数据科学中的许多其他事情一样。
导言 集成学习是一种将多个基础模型组合起来以提高预测性能的技术。CatBoost作为一种梯度提升算法，可以与其他机器学习算法进行集成，以进一步提高模型的准确性和稳定性。...本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行集成学习与模型融合，并提供相应的代码示例。 单一模型训练 首先，我们需要训练多个独立的CatBoost模型作为基础模型。...(X_train, y_train) model3.fit(X_train, y_train) 集成学习 接下来，我们可以使用集成学习技术来将多个基础模型组合起来，以提高整体预测性能。...中使用CatBoost进行集成学习与模型融合。...通过这篇博客教程，您可以详细了解如何在Python中使用CatBoost进行集成学习与模型融合。您可以根据需要对代码进行修改和扩展，以满足特定的集成学习和模型融合需求。
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