概述算法：灰色预测模型用于对原始数据（≥4个）做中短期预测，其中，GM(1,1)模型适用于具有较强的指数规律的序列，只能描述单调的变化过程，而GM(2,1)模型适用于非单调的摆动发展序列或具有饱和的...GM(1,1)源代码 clear;clc; % 建立时间序列【输入】 x0 = [15.9 15.4 18.1 21.3 20.1 22.0 22.6 21.4]'; % 需要预测几期数据【输入】,预测数据见...k = (1:n1-1+count)'; x0_hat = [x0(1);(1-exp(a))*(x0(1)-b/a)*exp(-a*k)]; disp('预测数据：') x0_hat(n1+1:end...GM(2,1)代码 clear;clc; % 建立时间序列【输入】 x0 = [5.6 4.2 3.3 2.5 3.1 4.4 5.8]'; n1 = length(x0); % 需要预测几期数据【输入...鉴于此，matlab爱好者公众号计划推出【编程算法】系列，将逐一介绍各类算法在matlab中实现，与大家一起来在算法的海洋里畅游。
该研究提出可解释深度学习P-NET模型，该模型能够在前列腺癌症患者基因属性的基础上结合生信中的层次信息预测癌症的状态。...广泛的来说，生物学上知情的完全可解释的神经网络使前列腺癌的临床前发现和临床预测成为可能，并可能在各种癌症类型中具有普遍的适用性。...文章 1、R使用正则表达式匹配任何模式的初学者指南[5] 正则表达式只不过是匹配文本或文本文件中的模式的字符序列。在许多编程语言中，它被用于文本挖掘。在所有语言中，正则表达式的字符都非常相似。...但在不同的语言中，提取、定位、检测和替换的功能是不同的。本文介绍在R中如何使用和操作正则表达式。...2、使用Python的XGBoost参数调优完整指南[6] XGBoost算法已经成为许多数据科学家的终极武器。这是一种高度复杂的算法，强大到足以处理各种不规则数据。使用XGBoost构建模型很容易。
我们去掉了时间列，并且有几行数据不能用于训练，如第一行和最后一行。 这种表示称为滑动窗口，因为输入和期望输出的窗口随着时间向前移动，为有监督学习模型创建新的“样本”。...现在我们已经知道如何准备用于预测的时间序列数据集，以及评估XGBoost模型，接下来我们可以在实际的数据集上使用XGBoost。...三、XGBoost用于时间序列预测 在本节中，我们将探讨如何使用XGBoost进行时间序列预测。 我们将使用一个标准的单变量时间序列数据集，目的是使用该模型进行一步预测。...一旦选择了最终的XGBoost模型参数，就可以确定一个模型并用于对新数据进行预测。 这称为样本外预测，例如训练集之外的预测。...这与在评估模型期间进行预测是相同的：因为在评估选择哪个模型和用这个模型在新数据上做预测的流程是一样的。
类似卧室数量、房屋面积等列（不包括房价列）称为特征（feature）。房价是比较特殊的一列，它是我们需要预测的目标列。在已知的数据集中，目标列称为标签（label），它可以在模型学习过程中进行指导。...训练集用于训练和确定模型参数； 验证集用于模型选择，帮助选出最好的模型； 测试集用于评估模型，测试模型用于新样本的能力（即泛化能力）。 如果机器学习任务的预测目标值是离散值，则称此类任务为分类任务。...训练数据中的每个样本都由一个输入对象（特征）和一个期望的输出值（目标值）组成，监督学习的主要任务是寻找输入值与输出值之间的规律，例如预测房屋价格系统，输入值是房屋的面积、房间数量等，输出值是房屋价格。...监督学习通过当前数据找出房屋面积、房间数量等输入值与房屋价格之间的内在规律，从而根据新的房屋样本的输入值预测房屋价格。 2....监督学习中数据标记的标签用于检验模型的对错，并不足以在交互的环境中学习。而在强化学习下，交互数据可以直接反馈到模型，模型可以根据需要立即做出调整。
如果它们是线性相关的，则它们可能看起来像这样： 为了检查这种关系，我们可以使用回归模型。线性回归是一种使用X来预测变量Y的方法。将其应用于我们的数据将预测成红线的一组值： 这就是“直线方程式”。...这可能会更接近数据，而且误差也会更小，但我们开始“过度拟合”关系，并拟合我们数据中的噪声。当我们结合光滑惩罚时，我们会惩罚模型中的复杂度，这有助于减少过度拟合。...6广义相加模型（GAM） 广义加性模型（GAM）（Hastie，1984）使用光滑函数（如样条曲线）作为回归模型中的预测因子。...9检查模型： 该 gam.check() 函数可用于查看残差图，但它也可以测试光滑器以查看是否有足够的结来描述数据。但是如果p值很低，则需要更多的结。...---- 本文摘选 《 R语言广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用 》 。
3、Stacking Stacking 是先用全部数据训练好基模型，然后每个基模型都对每个训练样本进行的预测，其预测值将作为训练样本的特征值，最终会得到新的训练样本，然后基于新的训练样本进行训练得到模型...在 Bagging 和 Boosting 框架中，通过计算基模型的期望和方差我们可以得到模型整体的期望和方差。为了简化模型，我们假设基模型的期望为 ? ，方差 ? ，模型的权重为 ?...XGBoost 在进行完一次迭代后，会将叶子节点的权重乘上该系数，主要是为了削弱每棵树的影响，让后面有更大的学习空间； 列抽样：XGBoost 借鉴了随机森林的做法，支持列抽样，不仅能降低过拟合，还能减少计算...2 LightGBM LightGBM 由微软提出，主要用于解决 GDBT 在海量数据中遇到的问题，以便其可以更好更快地用于工业实践中。...2）数据并行 传统的数据并行策略主要为水平划分数据，然后本地构建直方图并整合成全局直方图，最后在全局直方图中找出最佳划分点。 这种数据划分有一个很大的缺点：通讯开销过大。
我会把最新的相关章节加入其中。 1. 用Pandas进行数据预处理 首先我们要让这个数据集载入到内存中，由于每一列包含每一年的数据，各行中分别为国家和各种指标，处理起来非常困难。...for country in countries } 现在我们可以把数据提供给XGBoost模型了。考虑到数据中的指标已经是数值型了，所以在训练前就不需要其他的预处理了。...我觉得最有意思的是我们的标签是期望寿命，而数据都是在讲一些关于国家的指标。 当然，你也可以试着用同样的代码分析不同的标签，得出结果后可以与我联系！...你在这里所看到的这些值是模型的超参数，这会影响模型训练或预测的效果。 XGBoost 超参数入门 max_depth 指的是在集合中允许每棵树所到达的最大深度。...前三个特征在我们的两个模型中都最为重要，尽管第一个模型看起来过于依赖“expected years of schooling（期望受教育的年限）”。基于其他模型可能很难去做这样简洁的分析。
其中，IV(a)是由属性A的特征值个数决定的，个数越多，IV值越大，信息增益率越小，这样就可以避免模型偏好特征值多的属性，如果简单按这个规则分割，模型又会偏好特征值少的特征，因此C4.5决策树先从候选划分属性中找出信息增益高于平均水平的属性...每一次迭代，相当于在原有模型中增加一棵树，目标函数中，我们用wq（x）表示一棵树，包括了树的结构以及叶子结点的权重，w表示权重（反映预测的概率），q表示样本所在的索引号（反映树的结构） 将最终得到的目标函数对参数...xgboost在代价函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂度。正则项里包含了树的叶子节点个数、每个叶子节点上输出的score的L2模的平方和。...每次迭代，增加新的模型，在前面成上一个小于1的系数，降低优化的速度，每次走一小步逐步逼近最优模型比每次走一大步逼近更加容易避免过拟合现象； 列抽样（column subsampling）。...并行化处理：在训练之前，预先对每个特征内部进行了排序找出候选切割点，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。
监督学习 该算法由一个目标变量/结果变量(或因变量)组成，该变量由一组给定的预测变量(自变量)中预测而来。我们利用这些变量集生成一个将输入值映射到期望输出值的函数。...这个训练过程会一直持续到模型在训练数据集上达到期望的精确度。监督学习的例子有：回归、决策树、随机森林、k近邻法、逻辑回归等。 2. 非监督学习 该算法没有任何目标/结果变量要预测/估计。...还记得从墨水渍中找出形状的活动吗？K均值算法在某方面就类似于这个活动。观察形状，想象一下能找出多少种集群来！ ?...作为一名数据科学家，我们提供的数据也包含了很多特征，虽然这听起来对建立一个鲁棒性的模型很有利，但实际上这是有挑战性的：如何从1000或2000个特征变量中找出最重要的变量呢？...XGBoost具有极高的预测能力，是事件准确性预测的最佳选择，因为它同时具有线性模型和树学习算法，所以它比现有的梯度提升技术快了近10倍。XGBoost支持各种目标函数，包括回归、分类和排序。
XGBoost在推荐、搜索排序、用户行为预测、点击率预测、产品分类等问题上取得了良好的效果。...任何原始RDD中的元素在新的RDD中有且只有一个元素与之对应。 flatMap：与map类似，原始RDD中的元素通过函数生成新的元素，并将生成的RDD的每个集合中的元素合并为一个集合。...特征工程完成后，便可将生成的训练数据送入XGBoost4J-Spark中进行训练，在此过程中可通过Spark MLlib进行参数调优，得到最优模型。得到训练模型后对预测集进行预测，最终得到预测结果。...为了避免每次重复的训练模型，可将训练好的模型保存下来，在使用时直接加载即可。另外，训练完成后，XGBoost4J-Spark可对特征重要程度进行排名。最后，形成数据产品应用于相关业务。 ?...VectorSlicer：从特征向量中输出一个新特征向量，该新特征向量为原特征向量的子集，在向量列中提取特征时很有用。 RFormula：选择由R模型公式指定的列。
3 xgboost在代价函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂度。正则项里包含了树的叶子节点个数、每个叶子节点上输出的score的L2模的平方和。...注意xgboost的并行不是tree粒度的并行，xgboost也是一次迭代完才能进行下一次迭代的（第t次迭代的代价函数里包含了前面t-1次迭代的预测值）。xgboost的并行是在特征粒度上的。...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...当数据无法一次载入内存或者在分布式情况下，贪心算法效率就会变得很低，所以xgboost还提出了一种可并行的近似直方图算法，用于高效地生成候选的分割点。...偏差指的是算法的期望预测与真实预测之间的偏差程度，反应了模型本身的拟合能力；方差度量了同等大小的训练集的变动导致学习性能的变化，刻画了数据扰动所导致的影响。这个有点儿绕，不过你一定知道过拟合。
3，一个实例： 1，XGBoost： 算法思想就是不断地添加树，不断地进行特征分裂来生长一棵树，每次添加一个树，其实是学习一个新函数，去拟合上次预测的残差。...顺便提一下，xgboost工具支持自定义代价函数，只要函数可一阶和二阶求导 3. xgboost在代价函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂度。...当数据无法一次载入内存或者在分布式情况下，贪心算法效率就会变得很低，所以xgboost还提出了一种可并行的近似直方图算法，用于高效地生成候选的分割点。...大致的思想是根据百分位法列举几个可能成为分割点的候选者，然后从候选者中根据上面求分割点的公式计算找出最佳的分割点. 9....#此模型才可用于其它同类任务的预测工作，总的流程是这样的。
为了让公司的算法工程师，可以更加方便的使用XGBoost，我们将XGBoost更好地与公司已有的存储资源和计算平台进行集成，将数据预处理、模型训练、模型预测、模型评估及可视化、模型收藏及分享等功能，在Tesla...在寻找最佳分割点时，考虑传统的枚举每个特征的所有可能分割点的贪心法效率太低，XGBoost实现了一种近似的算法，即：根据百分位法列举几个可能成为分割点的候选者，然后从候选者中根据上面求分割点的公式计算找出最佳的分割点...特征列排序后以块的形式存储在内存中，在迭代中可以重复使用；虽然boosting算法迭代必须串行，但是在处理每个特征列时可以做到并行。...也可以为一张TDW表，用户通过选择TDW表中的某些列，由XGBoost-on-spark组件在后台生成LibSVM格式的输入。...）、HadoopFile的二进制格式（用户可以在Tesla环境中，利用Spark加载后离线批量预测） 模型输出的3种格式举例 [image.png] [image.png] 4 .
另一种最常用的方法则是目标变量统计（Target Statisitics，TS），TS计算每个类别对于的目标变量的期望值并将类别特征转换为新的数值特征。CatBoost在常规TS方法上做了改进。...但组合的数量会随着数据集中类别型特征的数量成指数增长，因此不可能考虑所有的组合。 所以，CatBoost在构建新的分裂节点时，会采用贪心的策略考虑特征之间的组合。...认为预测偏移就像是TS处理方法一样，是由一种特殊的特征target leakage和梯度偏差造成的，我们来看一下在梯度提升过程中这种预测偏移是这么传递的。...对于训练数据，排序提升先生成一个随机排列，随机配列用于之后的模型训练，即在训练第个模型时，使用排列中前个样本进行训练。在迭代过程中，为得到第个样本的残差估计值，使用第个模型进行估计。...在Ordered模式学习过程中： 我们训练了一个模型，其中表示在序列中前个样本学习得到的模型对于第个样本的预测。 在每一次迭代中，算法从中抽样一个序列，并基于此构建第步的学习树。 基于计算对应梯度。
回归树总体流程也是类似，不过在每个节点（不一定是叶子节点）都会得一个预测值，以年龄为例，该预测值等于属于这个节点的所有人年龄的平均值。...(1). xgboost在目标函数中显示的加上了正则化项，基学习为CART时，正则化项与树的叶子节点的数量T和叶子节点的值有关。 ? (2)....大致的思想是根据百分位法列举几个可能成为分割点的候选者，然后从候选者中根据上面求分割点的公式计算找出最佳的分割点。...特征列排序后以块的形式存储在内存中，在迭代中可以重复使用；虽然boosting算法迭代必须串行，但是在处理每个特征列时可以做到并行。...按照特征列方式存储能优化寻找最佳的分割点，但是当以行计算梯度数据时会导致内存的不连续访问，严重时会导致cache miss，降低算法效率。
背景 XGBoost模型作为机器学习中的一大“杀器”，被广泛应用于数据科学竞赛和工业领域，XGBoost官方也提供了可运行于各种平台和环境的对应代码，如适用于Spark分布式训练的XGBoost on...事情起源于美团内部某机器学习平台使用方同学的反馈，在该平台上训练出的XGBoost模型，使用同一个模型、同一份测试数据，在本地调用（Java引擎）与平台（Spark引擎）计算的结果不一致。...但是该同学在本地运行两种引擎（Python引擎和Java引擎）进行测试，两者的执行结果是一致的。因此质疑平台的XGBoost预测结果会不会有问题？...而且对于一份数据中的某一列，两种格式是同时存在的，有些行是Sparse表示，有些行是Dense表示。...也就是说在XGBoost on Spark中，0值会因为底层数据存储结构的不同，同时会有两种含义，而底层的存储结构是完全由数据集决定的。
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