题：给一个函数，返回 0 和 1，概率为 p 和 1-p，请你实现一个函数，使得返回 01 概率一样。...思路：连续调用两次基础随机函数，那么有四种结果： 1、00概率为p*p； 2、11概率为（1-p）*(1-p)； 3、10概率为（1-p）*p; 4、01概率为p*(1-p) 可以看到结果...3和结果4是概率相等的。...public class SameProbability { /** * 生成0的概率为p，生成1的概率为1-p。...* * 生成0 1 概率为p(1-p) * 生成1 0概率为(1-p)p * 则相等的 */ public static int getZeroOrOneSameProbability
（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？...那么对每个负样本来说，有多少的正样本的score比它的score大呢？是不是就是当结果按照score排序，阈值恰好为该负样本score时的真正例率TPR？理解到这一层，二者等价的关系也就豁然开朗了。...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？...再来看Xgboost和LightGBM，二者的区别如下： 1）由于在决策树在每一次选择节点特征的过程中，要遍历所有的属性的所有取 值并选择一个较好的。...LightGBM 使用的是 histogram 算法，这种只需要将数据分割成不同的段即可，不需要进行预先的排序。占用的内存更低，数据分隔的复杂度更低。...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？...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？
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。...2.经验验证——与 LightGBM 和 XGBoost 的比较 3.结论 ? 1. 什么是自然梯度增强？ ?...参数概率分布 参数概率分布是一种条件分布。这是由 Base learners 输出的加法组合形成的。...NGBoost 与其他 boosting 算法最大的区别之一是可以返回每个预测的概率分布。这可以通过使用 pred_dist 函数可视化。此函数能够显示概率预测的结果。...NGBoost 是一种返回概率分布的 boosting 算法。 自然梯度增强，一种用于概率预测的模块化增强算法。这包括 Base leaners、参数概率分布和评分规则。
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。...2.经验验证——与 LightGBM 和 XGBoost 的比较 3.结论 1. 什么是自然梯度增强？...NGBoost 与其他 boosting 算法最大的区别之一是可以返回每个预测的概率分布。这可以通过使用 pred_dist 函数可视化。此函数能够显示概率预测的结果。...概率分布示例 上面的图表是每个预测的概率分布。X 轴显示销售价格的日志值（目标特征）。我们可以观察到，指数 0 的概率分布比指数 114 的更宽。 ? 3....总结 NGBoost 是一种返回概率分布的 boosting 算法。 自然梯度增强，一种用于概率预测的模块化增强算法。这包括 Base leaners、参数概率分布和评分规则。
如果预测值是0，其概率是0.9248，那么反之可推出1的可能性就是1-0.9248=0.0752，即点击概率约为7.52% 因为前面提到广告的点击率一般都比较低，所以预测值通常都是0，因此通常需要反减得出点击的概率...绘制：假设已经得到了所有样本的概率输出（属于正样本的概率），根据每个测试样本属于正样本的概率值从大到小排列，依次将这些概率值作为阈值，当测试样本属于正样本的概率大于或等于这个阈值时，认为是正样本，否则为负样本...AUC物理意义：模型将某个随机正类样本排列在某个随机负类样本之上的概率。 ROC特性：当测试集中的正负样本分布变化的时候，ROC曲线能够保持不变。而Precision-recall会变。...每一颗树学的是之前所有树结论和的残差，用损失函数的负梯度来拟合本轮损失的近似值。无论是分类问题还是回归问题，都可通过其损失函数的负梯度拟合，区别仅在于损失函数不同导致的负梯度不同。...速度更快 LightGBM 采用了直方图算法将遍历样本转变为遍历直方图，极大的降低了时间复杂度； LightGBM在训练过程中采用单边梯度算法过滤掉梯度小的样本，减少了大量的计算； LightGBM 采用了基于
我们通过创建自定义非对称Huber损失函数在我们的模型中编码了这种业务知识，当残差为正与负时，该函数具有更高的误差。 有关此问题的更多详细信息，请参阅此文章。 ?...为了对其进行编码，我们定义了一个自定义MSE函数，它对正残差的惩罚是负残差的10倍。下图展示了我们的自定义损失函数与标准MSE损失函数的对比。 ?...1、训练损失:在LightGBM中定制训练损失需要定义一个包含两个梯度数组的函数，目标和它们的预测。反过来，该函数应该返回梯度的两个梯度和每个观测值的hessian数组。...2、验证丢失:在LightGBM中定制验证丢失需要定义一个函数，该函数接受相同的两个数组，但返回三个值: 要打印的名称为metric的字符串、损失本身以及关于是否更高更好的布尔值。...LightGBM→LightGBM使用MSE调整提前停止轮次 两种LightGBM模型都在优化MSE。
在Python中，LightGBM作为一种高效的梯度提升决策树算法，可以与其他模型进行深度集成，同时也支持迁移学习。...本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM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 深度集成是指将多个不同模型的预测结果结合起来，以提高模型性能和鲁棒性。...在LightGBM中，可以使用其预测概率来与其他模型进行深度集成。...# 训练Logistic Regression模型 lr_model = LogisticRegression() lr_model.fit(X_train, y_train) # 获取各模型的预测概率...在LightGBM中，可以通过迁移学习的方式来利用已有模型的知识来加速目标任务的学习。
通常可以将其设置为负样本的数目与正样本数目的比值。...学习目标参数 objective [缺省值=reg:linear] reg:linear– 线性回归 reg:logistic – 逻辑回归 binary:logistic – 二分类逻辑回归，输出为概率...对于预测，预测值大于0.5被认为是正类，其它归为负类。...LightGBM 参数介绍 XGBoost 一共有三类参数通用参数，学习目标参数，Booster参数，那么对于LightGBM，我们有核心参数，学习控制参数，IO参数，目标参数，度量参数，网络参数，GPU...* LightGBM 将根据 `max_bin` 自动压缩内存。 例如, 如果 maxbin=255, 那么 LightGBM 将使用 uint8t 的特性值。 12.
skip_drop：一个浮点数，取值范围为[0.0,1.0]，表示跳过dropout的概率，默认为5。该参数仅在dart中使用。...cat_smooth：一个浮点数，用于category特征的概率平滑。默认值为10。它可以降低噪声在category特征中的影响，尤其是对于数据很少的类。...你也可以为列名添加前缀，如categorical_feature=prefix:cat_name1,cat_name2在categorycal特征中，负的取值被视作缺失值。...poisson：表示poisson回归的负对数似然。 gamma：表示gamma回归的负对数似然。 gamma_deviance：表示gamma回归的残差的方差。...自定义损失函数 LightGBM 支持在训练过程中，自定义损失函数和评估准则，其中损失函数的定义需要返回损失函数一阶和二阶导数的计算方法，评估准则部分需要对数据的 label 和预估值进行计算。
skip\_drop：一个浮点数，取值范围为0.0,1.0，表示跳过dropout的概率，默认为5。该参数仅在dart中使用。...cat\_smooth：一个浮点数，用于category特征的概率平滑。默认值为10。它可以降低噪声在category特征中的影响，尤其是对于数据很少的类。...你也可以为列名添加前缀，如categorical\_feature=prefix:cat\_name1,cat\_name2在categorycal特征中，负的取值被视作缺失值。...poisson：表示poisson回归的负对数似然。 gamma：表示gamma回归的负对数似然。 gamma\_deviance：表示gamma回归的残差的方差。...支持在训练过程中，自定义损失函数和评估准则，其中损失函数的定义需要返回损失函数一阶和二阶导数的计算方法，评估准则部分需要对数据的label和预估值进行计算。
本书数学基础这部分，作者主要介绍了最重要的 4 点： 线性代数基础 概率论基础 数值计算基础 蒙特卡洛方法与 MCMC 采样 例如线性代数部分最基本的基础知识： ? 2....决策树 knn 集成学习 梯度提升树 特征工程 模型评估 降维 聚类 半监督学习 EM算法 最大熵算法 隐马尔可夫模型 概率图与条件随机场...边际概率推断 每个算法的理论介绍非常详细、数学推导完整，例如支持向量机中关于对偶问题的推导： ?...这里附上 lightbgm 简单的 pip 安装方法： pip install lightgbm pip install --no-binary :all: lightgbm #从源码编译安装 pip...install lightgbm --install-option=--mpi #从源码编译安装 MPI 版本 pip install lightgbm --install-option=--gpu #
概率论基础 3. 数值计算基础 4. 蒙特卡洛方法与 MCMC 采样 例如线性代数部分最基本的基础知识： ? 2....概率图与条件随机场 17. 边际概率推断 每个算法的理论介绍非常详细、数学推导完整，例如支持向量机中关于对偶问题的推导： ? ? ? 3....这里附上 lightbgm 简单的 pip 安装方法： pip install lightgbm pip install --no-binary :all: lightgbm #从源码编译安装 pip...install lightgbm --install-option=--mpi #从源码编译安装 MPI 版本 pip install lightgbm --install-option=--gpu #...从源码编译安装 GPU 版本 pip install lightgbm --install-option=--gpu --install-option="--opencl-include-dir=/usr
GBDT是计算负梯度，用负梯度近似残差。...此时的变量是 ，即“当前预测模型的值”，也就是对它求负梯度。残差在数理统计中是指实际观察值与估计值（拟合值）之间的差。“残差”蕴含了有关模型基本假设的重要信息。...“binary:logistic”–二分类的逻辑回归问题，输出为概率。 “binary:logitraw”–二分类的逻辑回归问题，输出的结果为wTx。...没行数据表示样本所属于每个类别的概率。...返回的是最后的迭代次数（不是最好的）。
但我一直对了解哪些参数对性能的影响最大以及我应该如何调优lightGBM参数以最大限度地利用它很感兴趣。 我想我应该做一些研究，了解更多关于lightGBM的参数…并分享我的旅程。...如何调整lightGBM参数在python? 梯度提升的方法 使用LightGBM，你可以运行不同类型的渐变增强提升方法。...它的默认值是“auto”，意思是:让lightgbm决定哪个表示lightgbm将推断哪些特性是绝对的。...显然，您需要平衡正/负样本，但如何在lightgbm中做到这一点呢?...Feval函数应该接受两个参数: preds 、train_data 并返回 eval_name、eval_result、is_higher_better 让我们一步一步地创建一个自定义度量函数。
主要白天还是要上班的，因此精力有限，说是摸鱼打比赛，但更准确的说是 熬夜打比赛） 阈值选取：由于该题是用F1 Score作为评判标准的，因此，我们需要自己划一个阈值，然后决定哪些样本预测为正样本，哪些样本预测为负样本...在尝试了不同方案后，我们的方案基于oof的预测结果，选出一个在oof上表现最优的阈值，此时在榜上的效果是最佳的（千分位的提升） 融合策略：最后选定了两个模型来融合，一个是LightGBM，一个是XGBoost...（哈哈哈，就很土有没有），然后，直接按预测概率加权融合的话效果是比较一般的，而按照其ranking值分位点化之后再加权融合效果会更好。...效果而言，单模LGB最优是0.5892，XGB是在0.5872这边，按照概率加权最优是0.59011，按照排序加权最优是0.59038 其实主要思路和方案，就如同上述文字所描述的了。...，但精力有限哈哈） 最终我只选取了47维特征： 模型训练 LightGBM（十折效果更优） XGBoost 模型融合与阈值选取 机器学习算法AI大数据技术 搜索公众号添加： datanlp
其中有很多问题从来没有人回答过，大量潜在的答题者都是潜水的小白，许多邀请记录是负样本。...其中正样本进行保留，而负样本则采样了一部分。 在比赛中，参赛队伍在获得数据后需要进行训练和测试，测评以 AUC 为指标，并按照性能进行排名。 获奖队伍使用的算法模型如下所示： ?...LightGBM+DeepFM：优势互补的模型融合 冠军算法采用的是模型融合的方法，分别使用数据在 LightGBM 和 DeepFM 两个模型上进行训练，并以 0.7 和 0.3 的权重进行融合，取得最终的...据曹雄介绍说，LightGBM 是一种较为常用的、推荐系统领域的机器学习算法。在处理特征数量不太多的情况下性能较好。 具体而言，LightGBM 是一个梯度 boosting 的框架。使用决策树算法。...LightGBM 算法图解 随着树的子叶进行收敛使其速度更快，对于内存的占用也更少了。而且 LightGBM 支持使用 category 的特征，因此在有很多类别特征的推荐系统中使用较广。
为什么说这道题比较精妙呢，他其实跟GBDT有着千丝万缕的联系，可以推导出LightGBM论文里面一个非常隐晦以及关键的定义。 那么我们看看下面的一个问题。从GBDT的建树过程讲起。...在GBDT里面，我们使用回归树拟合负梯度的时候（注意不是残差，千万不要一大票博客被带跑偏了），整体的loss为如下。遍历一棵树的所有叶子节点，对预测值求一个偏差的平方和。 ?...所以GBDT在回归树建立的时候，分裂指标是variance gain(LightGBM 论文的定义) ? LightGBM 定义3.1 注意这里面的 ?...其实就两点，一个是拟合负梯度，一个是回归树做一切。 参考文献 [1]. LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree.
因此，可能的295480-2926=292554未知相互作用(负样本)大于已知的相互作用，产生了主要的偏差问题。...为了解决数据不平衡带来的偏差，研究者提出了一种新的FASTUS算法来平衡正负样本(例如EN：2926个正样本/2926个负样本)来评估分类性能。 ? 表1....2.4 LightGBM分类器 LightGBM算法是机器领域中一种新的、功能强大的算法。它是一个基于梯度增强框的用决策树算法进行学习的架梯度增强决策树(GBDT)。...LightGBM具有专一函数，可跳过对于0(零)特征值的不必要计算。总之，LightGBM是GBDT与EFB和GOSS的鲁棒实现，可以在不损失准确性的情况下提高模型效率。...LightGBM实现代码可在https://github.com/Microsoft/LightGBM获得。
后来Microsoft的LightGBM[6]横空出世，跑的比XGBoost更快更好了，瞬间就成了LightGBM的天下了。手工特征加LightGBM，打遍天下无敌手。然而问【你为啥用啊？】...或者【为啥LightGBM效果就这么好啊？】——不知道啊。 复杂性要求不同 传统科学有一个很经典的评价标准——奥卡姆剃刀法则（如无必要，勿增实体），认为科学应该用相对更简单的方式来表述。...概率论的特殊性 相比机器学习与统计，概率论与二者之差别较为明显。概率论是可以不需要任何数据就可以直接进行研究，而统计、机器学习，不能。...不依靠任何数据，就意味着这个学科对数学、对纯理论有更高的要求——它更多地注重分析概率的背后的数理关系。统计学的支撑可能就是一条大数定律，而概率论的支持则有如测度论等很多不同的东西。 END....神经网络和深度学习简史（全） 概率论、统计学、数理统计文章合辑 从贝叶斯定理到概率分布：综述概率论基本定义
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