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

R中的xgboost中的人类可读规则

R中的xgboost是一种机器学习算法，它是一种梯度提升树模型的实现。xgboost是一种强大的算法，可以用于解决回归和分类问题。它结合了梯度提升和正则化技术，能够处理高维数据和大规模数据集。

人类可读规则是指通过解释xgboost模型的输出结果，将其转化为易于理解的规则形式。这些规则可以帮助我们理解模型是如何做出预测的，从而提供洞察力和可解释性。

人类可读规则在实际应用中具有广泛的应用场景，例如金融风控、医疗诊断、推荐系统等。通过解释模型的规则，我们可以了解到哪些特征对于模型的预测结果具有重要性，从而可以根据这些规则进行决策和优化。

腾讯云提供了一系列与xgboost相关的产品和服务，例如腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）和腾讯云人工智能开放平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）等。这些产品和服务可以帮助用户快速构建和部署xgboost模型，并提供可视化的界面和工具来解释和分析模型的规则。

总结起来，xgboost是一种强大的机器学习算法，人类可读规则是将xgboost模型的输出结果转化为易于理解的规则形式。腾讯云提供了与xgboost相关的产品和服务，帮助用户构建和部署模型，并提供解释和分析模型规则的工具和界面。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

XGBoost中的参数介绍

）或 xgb.set.config()（R）。...用户可以将其设置为以下值之一：有关 GPU 加速的更多信息，请参见 XGBoost GPU 支持。在分布式环境中，序号选择由分布式框架而不是 XGBoost 处理。...validate_parameters [默认为 false，Python、R 和 CLI 接口除外] 设置为 True 时，XGBoost 将执行输入参数的验证，以检查参数是否被使用。...n-、map@n-：在 XGBoost 中，NDCG 和 MAP 在没有任何正样本的列表的分数是1，通过在评估指标名称后附加“-”，可以要求 XGBoost 将这些分数评估为 0，以在某些条件下保持一致性...设置save_period=10表示每10轮XGBoost将保存模型。将其设置为0表示在训练过程中不保存任何模型。

1361 0

Golang 中的“潜规则”

GO语言中要提供给外面访问的方法或是结构体必须是首字母大写在一个公共的头文件中定义了一个结构体，如下所示： type Header struct { ver int magic_num...int len int } 在另一个执行文件中，进行了初始化和赋值： var head comm.Header; head.ver = 1...example_struct2binary.go:23: head.len undefined (cannot refer to unexported field or method len) 后来想起，GO语言中要提供给外面访问的方法或是结构体必须是首字母大写...这个结构体只有结构体名大写了，而里面的字段没有首字母大写，而GO语言在模板调用时应该认为是两个不同的过程，所以找不到值。于是把结构体中字段首字母改为大写后解决。

7602 0

Java中的命名规则

Java中的命名规则在查找java命名规则时，未在国内相关网站查找到较为完整的文章，这是一篇国外程序开发人员写的java命名规则的文章，原文是英文写的，为了便于阅读，遂翻译为汉语，以便帮助国内开发者有所了解...例如，当您使用描述位移的变量名时，则应将其命名为“displace”或类似名称，同样不可能是x，d，随着代码变宽并降低可读性，这会变得复杂。思考下面的例子，以便更好地理解我们稍后将详细讨论的内容。...尝试在末尾使用“able”，是的，据说是尝试，因为没有硬的和快速的绑定规则，就像我们考虑一个内置接口，比如“Remote”，它在末尾没有ble。...Java中的命名规则在java中，将类、变量和方法命名为它们实际应该做的事情，而不是随机命名，这是一种很好的做法。下面是java编程语言的一些命名约定。...在用java开发软件时必须遵循这些原则，以确保代码的良好维护性和可读性。Java使用驼峰命名法作为编写方法、变量、类、包和常量名称的实践。

9731 0

数据挖掘中的利器--XGBoost理论篇

XGBoost是各种数据挖掘或机器学习算法类比赛中每个团队都会使用且精度相对最好的算法之一（Deep Learning算法除外）。...1、XGBoost算法优点 XGBoost 是 Extreme Gradient Boosting的简称。...2、XGBoost算法与目标函数 XGBoost算法是基于树的Boosting算法，并在其优化目标函数中加了正则化项，其目标函数为式中Lm表示第m次迭代中生成树模型fm的叶子节点数，表示fm各个叶子节点的输出值...加了正则化项，使得算法会选择简单而性能较好的模型fm，公式中的正则化项只是抑制在迭代过程中弱学习器fm(X)过拟合，并不参与最终模型的集成。式中应至少满足是二阶连续可导的凸函数。...处的负梯度，而XGBoost算法是先求损失函数在该点的二阶泰勒近似值，然后最小化该近似损失函数来训练弱学习器fm(X)，得到式中表示损失函数假设在点Pm-1(X)处的第i个分量Fm-1(xi)的一阶偏导数

5653 0

数据挖掘中的利器--XGBoost理论篇

XGBoost是各种数据挖掘或机器学习算法类比赛中每个团队都会使用且精度相对最好的算法之一（Deep Learning算法除外）。...---- 1、XGBoost算法优点 XGBoost 是 Extreme Gradient Boosting的简称。...2、XGBoost算法与目标函数 XGBoost算法是基于树的Boosting算法，并在其优化目标函数中加了正则化项，其目标函数为 ? 式中Lm表示第m次迭代中生成树模型fm的叶子节点数， ?...加了正则化项，使得算法会选择简单而性能较好的模型fm，公式中的正则化项只是抑制在迭代过程中弱学习器fm(X)过拟合，并不参与最终模型的集成。式中 ? 应至少满足是二阶连续可导的凸函数。...式中第一项在每次迭代过程中是常数，不会影响优化目标函数的结果，因此，最终优化目标函数变为 ?

1.7K9 0

Web前端中的命名规则

能以背景形式呈现的图片, 尽量写入css样式中; 13. 重要图片必须加上alt属性; 给重要的元素和截断的元素加上title; 14...., 此文件包含reset及头部底部样式, 此文件不可随意修改; 3. class与id的使用: id是唯一的并是父级的, class是可以重复的并是子级的, 所以id仅使用在大的模块上, class可用在重复使用率高及子级中..., 请以自己代号加下划线起始, 比如i_clear; d）a,b两条, 适用于在2中已建好框架的页面, 如, 要在2中已建好框架的页面代码中加入新的...原生JavaScript变量要求是纯英文字母, 首字母须小写, 如iTaoLun; jQuery变量要求首字符为'_', 其他与原生JavaScript 规则相同, 如: _iTaoLun; 另, 要求变量集中声明...尽量避免使用存在兼容性及消耗资源的方法或属性, 比如eval_r() & innerText; 8.

2.3K9 0

python中的变量命名规则

在计算机科学领域只有两件难事：缓存失效和给东西起名字变量用的好或不好，和代码质量有着非常重要的联系，合理的使用变量，可以让你的代码可读性更高并且更加简洁。...python中的变量命名规则 1.变量命名 2. 变量命名的描述性 3.变量名尽量短，但是不要太短 4.合理使用变量 5. 变量定义尽量靠近使用 6. 合理使用namedtuple/dict 6....控制单个函数内的变量数量 7. 删除掉没用的变量 8. 定义临时变量提高可读性 9....合理使用namedtuple/dict Python中的函数可以返回多个值，如果某一天我们想让函数再多返回一个值怎么办呢？...平的比嵌套的好。疏比密好。可读性。特殊情况并不特别到足以打破规则。尽管实用性胜过纯洁。错误不应该悄无声息地过去。除非显式地沉默。面对模棱两可，拒绝猜测的诱惑。

1.1K2 0

【R语言】R中的因子（factor）

R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的性别有男和女两个类别，根据年龄可以将人分为未成年人和成年人，考试成绩可以分为优，良，中，差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数，向量作为输入参数。...levels：指定各水平值, 不指定时由x的不同值来求得。 labels：水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串。 exclude：排除的字符。 ordered：逻辑值，用于指定水平是否有序。...这个顺序也是有讲究的，一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的，跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的，例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。

3.2K3 0

node中的require模块的加载规则

require的加载规则require的加载规则：在Node.js中，使用require函数加载模块。...Node.js会按照以下规则来查找和加载模块：如果传入的是一个核心模块（例如fs、http等），则直接返回核心模块的导出对象。...= require('art-template');模块标识符中的/和文件操作路径中的/文件操作路径：// 咱们所使用的所有文件操作的API都是异步的// 就像ajax请求一样// 读取文件// 文件操作中...相对路径中的....了解 require() 函数的加载规则对于 Node.js 的模块加载机制有着重要的意义。我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！

2040 0

go 中的 defer 使用及其规则

defer的思想类似于C++中的析构函数，不过Go语言中“析构”的不是对象，而是函数，defer就是用来添加函数结束时执行的语句。...析构函数往往用来做“清理善后” 的工作（例如在建立对象时用new开辟了一片内存空间，delete会自动调用析构函数后释放内存）。 defer代码块会在函数调用链表中增加一个函数调用。...Final 非主函数： func f() (result int) { defer func() { result++ }() return 0 } 上面返回结果是 1，因为defer中添加了一个函数...{ panic(err) } return f } 输出： creating writing closing 2 defer 常用场景通过defer，我们可以在代码中优雅的关闭...fmt.Println("a") panic(55) fmt.Println("b") fmt.Println("f") } 输出结果： a c 55 d 3 defer 规则

1.7K1 0

Npm 中的版本号规则

Npm 中的版本号规则版本格式 major.minor.patch => 主版本号.次版本号.修订版本号版本匹配规则 version 必须匹配某个版本如：1.1，表示必须使用 1.1 版 >version...0数字的右侧可以任意如果缺少某个版本号，这个版本号的位置可以任意如：^1.1.2 ，表示 >=1.1.2 < 2.0.0，可以是 1.1.2，1.1.3，…..，1.1.n，1.2.n，…..，1....如：1.2.x，表示可以 1.2.0, 1.2.1, …, 1.2.n *标识符任意版本如：*，表示 >= 0.0.0 的任意版本 version1 - version2 大于等于 version...，小于等于 version2 如：1.1.2 - 1.3.1，表示包括 1.1.2 和 1.3.1 以及他们之间的任意版本 range1 || range2 满足 range1 或者满足 range2，...installs "not-yet-installed-versioned-module": "2.7.8" // installs installs } } 总结: 两者最大的区别是在对待已经安装过的模糊版本时候

9593 0

R中的循环绘图

❝本节来介绍在 R中如何使用ggplot2结合for循环绘图并保存，下面通过一个案例来看具体操作 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(data.table) library...library(patchwork) 设置文件路径 file_name <- "loop_data.tsv" 读入数据 dat <- fread(file_name, sep="\t") 获取唯一的城市名称进行循环...cities = unique(dat$city) 创建一个空列表来保存创建的图 city_plots = list() 循环遍历并绘图保存 for(city_ in cities) { city_plots...".pdf"), width =3.04, height =3.10, units = "in", dpi=300) } 上面我们将每一张图都单独输出了，下面来介绍如何将其全部组合起来，分别介绍两种R包的方法

4K2 0

R中的sweep函数

函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具，一般可以结合apply()函数来使用。...当我们我们需要将apply()统计出来的统计量代回原数据集去做相应操作的时候就可以用到sweep()。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN：对行或列，或者数列的其他维度进行操作...，与apply的用法一样 STATS：需要对原数据集操作用到的统计量 FUN：操作需要用到的四则运算，默认为减法"-"，当然也可以修改成"+","*","/"，即加、乘、除 check.margin:是否需要检查维度是否适宜的问题...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一，通过rowMeans函数来计算每一行的均值

2.6K2 0

Humanizer 让.NET中的类型可读性更友好

要安装Humanizer，请执行以下操作：在Visual Studio中打开解决方案。在“工具”菜单中，选择“NuGet包管理器”，然后选择“管理解决方案的NuGet程序包”。...“customFormat”将文本中的“the”替换为“THE”，将文本中的“lazy”替换为“LAZY”。...在下面的示例中，我们将使用Humanizer库中的选项和定制化设置来格式化日期、时间、数字和文本等数据类型。 #文化和地区 Humanizer库支持多种语言和地区。...("en-US")); 在上面的示例中，我们将Humanizer库的文化设置为美国英语。...无论是在个人项目中还是在商业项目中，Humanizer库都可以为我们节省大量的时间和精力，并提高我们的代码的可读性和易用性。

6243 0

R中的小技巧

1.str() 在很多语言里可以将其他类型转化为字符串，不过在R中会返回数据类型。...","virginica": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 2.通过链接读取数据 site <- "http://random.org/integers/" # 这是一个生成随机数的网站...(5),y=runif(5)) names(df) <- 1:2 取第一列，如果是这样则会报错： df$1 报一个“错误: unexpected numeric constant in "df$1"”的错误...但是这样可以： df$`1` df$后tab键提示出来也是会有反引号的。...： irisSL <- iris$Sepal.Length # 分成五个bins cut(irisSL, 5) # 也可以按我们想要的范围分割 cut(irisSL, breaks = seq(1,8,1

1.4K2 0

干货 | XGBoost在携程搜索排序中的应用

一、前言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...说起机器学习和深度学习，是个很大的话题，今天我们只来一起聊聊传统机器学习中XGBoost在大搜中的排序实践。二、XGBoost探索与实践聊起搜索排序，那肯定离不开L2R。...Learning to Rank，简称（L2R），是一个监督学习的过程，需要提前做特征选取、训练数据的获取然后再做模型训练。...POI排序的因子，例如查询相关特征、POI相关特征、用户相关特征等；标注规则制定：每次搜索召回的每个POI，会有曝光和点击数据，简单点，比如：我们可以将曝光位置作为默认标注分，当有点击，就将标注分在原来的基础上加一...四、模型工程实践 4.1 评估指标制定在搜索业务中，考虑的有以下两种情况：看重用户搜索的成功率，即有没有点击；看重页面第一屏的曝光点击率；在文章开头提到的L2R的三种分类中，我们在XGBoost

1.7K1 1

「R」R 中的方差分析ANOVA

因此回归分析章节中提到的lm()函数也能分析ANOVA模型。不过，在这个章节中，我们基本使用aov()函数。最后，会提供了个lm()函数的例子。...R默认类型I（序贯型）方法计算ANOVA效应（类型II和III分别为分层和边界型，详见R实战（第2版）202页）。...R中的ANOVA表的结果将评价： A对y的影响控制A时，B对y的影响控制A和B的主效应时，A与B的交互影响。一般来说，越基础性的效应需要放在表达式前面。...单因素方差分析单因素方法分析中，你感兴趣的是比较分类因子定义的两个或多个组别中的因变量均值。...glht.png par语句增大了顶部边界面积，cld()函数中的level选项设置了使用的显著水平。有相同的字母的组说明均值差异不显著。

4.3K2 1

「R」说说r模型中的截距项

y ~ x y ~ 1 + x 很多读者在使用 R 的模型构建时可能会对其中的截距项感到困惑。上述两个模型都描述了简单的线性回归，是等同（完全一致）的。...当我们了解这一点后，我们在实际的操作过程中尽量指明截距项，这样能够更加方便自己和他人理解。 y ~ 0 + x y ~ -1 + x y ~ x - 1 上述3个模型都去除了截距项。...如果是 y ~ 1 那么得到的模型结果恰好是均值。为什么是均值呢？大家不妨想一想。...相关资料： https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Statistical-models-in-R https://stackoverflow.com.../questions/13366755/what-does-the-r-formula-y1-mean

3.2K0 0

R tips: R中的颜色配置方案

数据可视化不可避免的就是要选择一些颜色方案，颜色方案除了手动设置之外，在R中也有自动生成颜色方案的工具。...R中的HCL配色方案 HCL本意是和RGB HSV等一样的颜色空间的术语，由于这里所用的颜色方案在R中是hcl.pals函数，所以就称为HCL配色方案了。...HCL相比较HSV等颜色空间的一个重要优点就是颜色的视觉明度是均一的，在R中也是推荐使用hcl颜色方案，不推荐使用rainbow等颜色方案了。...，常用于着色离散变量； sequential的颜色方案中色调较少，体现了颜色的连续过渡，可以用于着色连续变量； diverging和divergingx也是颜色的连续过渡，但是不同于sequential...") # [1] "#1B9E77" "#D95F02" "#7570B3" 不同于hcl的配色方案，RColorBrewer中颜色方案数量是固定的，不会对颜色进行自动插值，比如Dark2配色一共只有

3.5K4 0

现实中的路由规则，可能比你想象中复杂的多

mysql-001的数据打散到两个库中。这个打散的规则，我们直接采用mod。为什么不是一拆为三呢？...每次扩容，都会动一半的数据，wtf。最后，决定在商户id的范围上做文章。首先，做一个定长的商户id，比现有系统中的任何一个都长，主要考虑新的规则不会影响旧的路由规则。...每个范围下面，都会有自己的路由规则，有的可能mod 2，有的可能 mod3，有的可能再次range。...四个是遗留的路由算法，还有两个是给新的分库规则使用。...经历过前三轮的改造，我们可以很容易的对其进行规划。 End 为什么觉得redis-cluster的slot设计是个鸡肋呢，因为它把路由规则给定死了，要我去设计我肯定要放在驱动层。

6372 0

点击加载更多

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