不过回想起来，我自己并没有太去关心已经完成的工作，而是把精力放在做完全不同的新研究。这样反而收获更大。” 根据介绍，Fast ABC-Boost 的精度超过了经典的 XGBoost、LightGBM。...正如最近一篇关于决策树综述的论文（Fan 和 Li，2020）所总结的那样，在过去 15 年左右的时间里，多种实现技术提升了增强树算法的精度和效率，包括: 与基于仅使用一阶增益信息相比，使用二阶增益信息公式的树分裂实现...作者将回归和分类结果与两种流行的增强树模型平台，即 LightGBM 和 XGBoost 进行了比较，并注意到在准确性方面存在一些差异。...通过将 MaxBin 从 10 更改为 10^4，将结果与 LightGBM 和 XGBoost 进行比较，以说明 MaxBin 对精度的影响。...另一方面，在选择远大于 100 的 MaxBin 处获得最佳（最低）误差（事实上，该数据集为 2000）。
之前有专门研究过，在各自的文中，这里进行罗列： 文章目录 1 pydotplus安装 2 XGBoost画出分裂图 3 决策树画出分裂图 4 高度可视化：dtree_viz 4.1 案例 4.2 单样本分析...画出分裂图 R+python︱XGBoost极端梯度上升以及forecastxgb（预测）+xgboost（回归）双案例解读 如果y是分类变量，可以直接画出节点图： from matplotlib import...如何把图形输出出来：from graphviz import Digraph（参考：如何画XGBoost里面的决策树(decision tree)） 参数界面：https://xgboost.readthedocs.io...如果要保存图片，可以使用下面的语句： Image.open(BytesIO(graph.create_png())).save('roi.png') 如何选择最优路径的一些准则，笔者自己整理，勿怪： 紫色扎堆...、链路较短、而且完整链路上只有紫色会更好； 链路最低端最好是gini = 0 4 高度可视化：dtree_viz 参考：非常fancy的可视化决策树dtree_viz 用dtreeviz实现决策树可视化
人家的树不管是从配色还是各种注释信息都让人无可挑剔，而你每次花了半个月时间做的进化树不是被老板嫌弃配色丑，就是太单调，没有各种辅助的注释信息。...然后你默默捧起别人的文章学习时发现他们绝大部分都是用iTOL这个在线工具来进行的系统发育树的美化的。 这个Python工具可以实现多序列比对、模型筛选、进化树构建和绘制，ETE构建、绘制进化树。...点击树名称进入树的编辑界面，左上角依次是放大，缩小，还原当前窗口，树的信息以及搜索。...但是这些推文都只教你了怎么去注册iTOL的用户，怎么上传你的树文件等一些非常简单基本的操作，离真正让你自己快速绘制一个高颜值进化树距离还很远！...今天宏基因组就为你上点干货，你让半天时间制作的树，颜值超过之前半个月的工作。 怎么样才算是一颗高颜值的进化树呢？
巧合的是刚好这些字段都没有缺失值，我很开心啊，心想着可以直接利用XGBoost模型进行预测了。具体XGBoost的使用方法，可以参考：XGBoost以及官方文档XGBoost Parameters。...在scikit中包含了一个特征选择的模块sklearn.feature_selection，而在这个模块下面有以下几个方法： Removing features with low variance（剔除低方差的特征...） Univariate feature selection（单变量特征选择） Recursive feature elimination（递归功能消除） Feature selection using...SelectFromModel（使用SelectFromModel进行特征选择） 我首先想到的是利用单变量特征选择的方法选出几个跟预测结果最相关的特征。...由于这个比赛是一个回归预测问题，所以我选择了f_regression这个得分函数（刚开始我没有注意，错误使用了分类问题中的得分函数chi2，导致程序一直报错！
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 决策树的原理：根据树结构进行决策，可以用于分类和回归。一颗决策树包括一个根结点、若干个内部节点和若干个叶节点。...从根节点出发，对每个特征划分数据集并计算信息增益（或者增益率，基尼系数），选择信息增益最大的特征作为划分特征，依次递归，直至特征划分时信息增益很小或无特征可划分，形成决策树。 决策树 优点 1....样本发生一点点变化会导致树的结构剧烈变动 决策树的算法：ID3算法、C4.5算法、CART算法 算法 优缺点 ID3算法 不足： 无法处理连续特征；信息增益使得算法偏向于取值较多的特征；没有考虑缺失值和过拟合的问题...C4.5算法 优点： 可以处理连续特征，引入增益率校正信息增益，考虑了数据缺失和过拟合的问题；不足： 剪枝方法有优化空间，生成的多叉树运算效率不高，大量对数运算和排序运算很耗时，只能用于分类不能回归。...CART算法 优点： 解决了C4.5算法的不足，可分类可回归；不足： 树的结构会由于样本的小变化发生剧烈变动，特征选择时都是选择最优的一个特征来做分类决策。
通过选择杂质减少最多的特征(最低的基尼指数或最高的信息增益)，就可以做出一个启发式决策，这是树生长这一步的最佳局部选择。 过拟合和修剪 决策树也会过度拟合，尤其是当它们很深的时候，会捕获数据中的噪声。...更好的性能:当选择正确的超参数时，GBDT通常优于随机森林，特别是在需要非常精确的模型并且计算成本不是主要关注点的情况下。...XGBoost对分类变量的处理比简单的二进制分割更细致，可以捕获复杂的关系，而无需额外的预处理。 XGBoost的独特功能使其不仅是预测精度方面的最先进的机器学习算法，而且是高效和可定制的算法。...Hist作为默认树方法 XGBoost允许不同类型的树构建算法。2.0版本将' hist '设置为默认的树方法，这可能会提高性能的一致性。...这可以看作是XGBoost将基于直方图的方法的效率提高了一倍。 基于gpu的近似树方法 XGBoost的新版本还提供了使用GPU的“近似”树方法的初始支持。
= np.nan 发现将缺失值设为独一的 NaN 最好，得到的精度最高，因为其独一性 XGBoost 把缺失值也当成“一类”。设为 0 或 1 都不太好，因为数据本身可能也含有一些 0 或 1。...特征选择是一个重要课题，由于 XGBoost 包含随机森林的性质，因此也可以用来排序特征重要性并选择特征。想要了解随机森林的细节，请参考《随机森林和提度树》一贴。...权衡精度和模型复杂度，我们会选择 n = 4。 1.5 提前终止 本节用 Pima 的数据。 提前终止 (early stopping) 可以防止过拟合 (overfitting)。...1.7.1 树的个数和深度 XGBoost 整个过程就是一个按顺序加树的过程，因此树的个数和树的深度绝对算是一组重要的超参数。...一般参数 取决于提升器，通常是树或线性模型 提升参数 取决于选择的提升器的相关参数 学习参数 取决于指定学习任务和相应的学习目标 一般参数 (general parameters) booster：选择提升器
B树、B+树的区别及MySQL为何选择B+树 1. B树和B+树的定义 B树和B+树都是一种多路搜索树，常用于数据库和文件系统中进行索引操作。在介绍B树和B+树的区别之前，先来了解一下它们的定义。...B+树 B+树也是一种多路搜索树，与B树相似，但在B+树中，所有的数据都存储在叶子节点中，而非在非叶子节点中。B+树满足以下条件： 所有关键字都出现在叶子节点的链表中，且链表中的关键字恰好是有序的。...所有的非叶子节点可以看做是索引部分，节点中仅包含子树中的最大（或最小）关键字。 2. B树和B+树的区别 B树和B+树虽然都是多路搜索树，但它们的区别还是比较明显的。...查询性能 B+树的查询性能更优，因为B+树的数据都存储在叶子节点中，而B树的数据既可能存储在非叶子节点中，也可能存储在叶子节点中。...MySQL为什么选择B+树 在MySQL中，索引是用来加速数据查询的，因此索引的设计非常重要。
在新的版本中，PaddleSeg提供了： 更加丰富的高精度模型算法：包括20+分割网络、50+预训练模型，模型精度均优于其它实现方式。...、HRNet等多种骨干网络，可以满足不同性能和精度的要求，同时目前开源的模型的精度均由于业内同类产品的模型。...用户既可以自由选择快捷高效的配置文件方式，也可以选择使用更加定制化的API调用方式，大大提升了用户体验的灵活易用性。 ?...PaddleSeg高精度模型探究 刚才说到模型算法，提到过PaddleSeg的模型精度都是很牛的，可是你想知道为什么这么厉害吗？ ?...尤其是基于百度自研的半监督标签知识蒸馏方案(SSLD)，PaddleSeg开发团队训练出了高精度骨干网络，使得整个分割网络的精度有了明显的提升。
作者研究了神经网络结构在目标检测中的设计选择，并提出了提高检测效率的几个关键优化方案。...特别地，是在单模型和单比例尺的情况下，EfficientDet-D7在52M参数和325B FLOPs的情况下，实现了map在 COCO数据集的最高水平(52.2)，比之前最好的检测器更小，使用更少的FLOPs...一个自然的问题是：是否有可能在广泛的资源约束(例如从3B到300B FLOP)中建立一个具有更高精度和更高效率的可伸缩检测体系结构？ 作者旨在通过系统研究检测器结构的各种设计选择来解决这一问题。...基于one- stage detector paradigm，研究了主干网络、特征融合和类/box网络的设计选择，并确定了两个主要挑战： 挑战1：高效的多尺度特征融合 自[Tsung-Yi Lin...ICCV, pages 2980–2988, 2017]来获得更高的精度，但我们观察到，在考虑精度和效率时，扩展特征网络和框/类预测网络也是至关重要的。
我们的方法的重点是一个新的时空增强模块，它将空间和时间上下文与专用的局部帧级别和全局帧级别特征丰富子模块聚合在一起。局部帧级别的扩展捕获基于外观的动作特征。...另一方面，全局帧级扩展明确编码了广泛的时间上下文，从而捕获了随时间推移的相关对象特征。然后，利用得到的时空丰富表示来学习查询和支持动作子序列之间的关系匹配。...我们进一步在帧级丰富的特征上引入query类相似性分类器，通过在所提出的框架中的不同阶段加强特征学习来增强特定类特征的可区分性。...增强这些特征以编码帧中所有帧级空间上下文，这对于捕捉基于外观的相似性以及动作类之间的差异是必要的。...我们的STRM利用了结合局部和全局、样本依赖和样本不可知的增强机制的优势，以增强时空特征，以及增强不同阶段特征的可分类性。
Random Forest（随机森林）是Bagging的扩展变体，它在以决策树 为基学习器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了随机特征选择，因此可以概括RF包括四个部分：... 1、随机选择样本（放回抽样） 2、随机选择特征 3、构建决策树 4、随机森林投票（平均） 随机选择样本和Bagging相同，随机选择特征是指在树的构建中，会从样本集的特征集合中随机选择部分特征...，然后再从这个子集中选择最优的属 性用于划分，这种随机性导致随机森林的偏差会有稍微的增加（相比于单棵不随机树），但是由于随机森林的‘平均’特性，会使得它的方差减小，而且方差的减小补偿了偏差的增大，因此总体而言是更好的模型...随机森林的训练效率也会高于Bagging，因为在单个决策树的构建中，Bagging使用的是‘确定性’决策树，在选择特征划分结点时，要对所有的特征进行考虑，而随机森林使用的是‘随机性’特征数，只需考虑特征的子集...坊间对XGBoost最大的认知在于其能够自动地运用CPU的多线程进行并行计算，同时在算法精度上也进行了精度的提高。
决策树生成：递归地构建二叉决策树的过程，基于训练数据集生成决策树，生成的决策树要尽量大； 自上而下从根开始建立节点，在每个节点处要选择一个最好的属性来分裂，使得子节点中的训练集尽量的纯。...决策树剪枝：用验证数据集对已生成的树进行剪枝并选择最优子树，这时损失函数最小作为剪枝的标准。...随机森林的训练效率也会高于Bagging，因为在单个决策树的构建中，Bagging使用的是‘确定性’决策树，在选择特征划分结点时，要对所有的特征进行考虑，而随机森林使用的是‘随机性’特征数，只需考虑特征的子集...2、大多数情况下，RF模型的精度略低于GBDT模型的精度。 3、适合决策边界是矩形的，不适合对角线型的。...#设几个不同学习率的列表，后面来遍历它，看哪个学习率下分类精确度最高，就用哪个学习率代回模型重新建模 learning_rate=[0.0001,0.001,0.1,0.2,0.3] #这次使用交叉验证
Random Forest（随机森林）是Bagging的扩展变体，它在以决策树 为基学习器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了随机特征选择，因此可以概括RF包括四个部分：1、...随机选择样本（放回抽样）；2、随机选择特征；3、构建决策树；4、随机森林投票（平均）。...随机选择样本和Bagging相同，随机选择特征是指在树的构建中，会从样本集的特征集合中随机选择部分特征，然后再从这个子集中选择最优的属 性用于划分，这种随机性导致随机森林的偏差会有稍微的增加（相比于单棵不随机树...随机森林的训练效率也会高于Bagging，因为在单个决策树的构建中，Bagging使用的是‘确定性’决策树，在选择特征划分结点时，要对所有的特征进行考虑，而随机森林使用的是‘随机性’特征数，只需考虑特征的子集...坊间对XGBoost最大的认知在于其能够自动地运用CPU的多线程进行并行计算，同时在算法精度上也进行了精度的提高。
Random Forest（随机森林）是Bagging的扩展变体，它在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了随机特征选择，因此可以概括RF包括四个部分：1、随机选择样本...（放回抽样）；2、随机选择特征；3、构建决策树；4、随机森林投票（平均）。 ...随机选择样本和Bagging相同，随机选择特征是指在树的构建中，会从样本集的特征集合中随机选择部分特征，然后再从这个子集中选择最优的属 性用于划分，这种随机性导致随机森林的偏差会有稍微的增加（相比于单棵不随机树...随机森林的训练效率也会高于Bagging，因为在单个决策树的构建中，Bagging使用的是‘确定性’决策树，在选择特征划分结点时，要对所有的特征进行考虑，而随机森林使用的是‘随机性’特征数，只需考虑特征的子集...坊间对XGBoost最大的认知在于其能够自动地运用CPU的多线程进行并行计算，同时在算法精度上也进行了精度的提高。
Random Forest（随机森林）是Bagging的扩展变体，它在以决策树 为基学习器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了随机特征选择，因此可以概括RF包括四个部分：1、...随机选择样本（放回抽样）；2、随机选择特征；3、构建决策树；4、随机森林投票（平均）。 ...随机选择样本和Bagging相同，随机选择特征是指在树的构建中，会从样本集的特征集合中随机选择部分特征，然后再从这个子集中选择最优的属 性用于划分，这种随机性导致随机森林的偏差会有稍微的增加（相比于单棵不随机树...随机森林的训练效率也会高于Bagging，因为在单个决策树的构建中，Bagging使用的是‘确定性’决策树，在选择特征划分结点时，要对所有的特征进行考虑，而随机森林使用的是‘随机性’特征数，只需考虑特征的子集...坊间对XGBoost最大的认知在于其能够自动地运用CPU的多线程进行并行计算，同时在算法精度上也进行了精度的提高。
加工精度主要用于表征生产产品的精细程度， 是评价加工表面几何参数的术语。加工精度用公差等级衡量，等级值越小，其精度越高。...公差等级从IT01，IT0，IT1，IT2，IT3至IT18一共有20个，其中IT01表示的话该零件加工精度最高的，IT18表示的话该零件加工精度是最低的 ，一般厂矿机械属于IT7级，一般农用机械属于IT8...产品零部件按功用的不同，需要达到的加工精度不同，选择的加工形式和加工工艺也不同。本文介绍车、铣、刨、磨、钻、镗等常见的几种加工形式所能达到的加工精度。...1)粗铣时的加工精度IT11—IT13,表面粗糙度5—20μm。 2)半精铣时的加工精度IT8—IT11，表面粗糙度2.5—10μm。...1)对钢铁材料的镗孔精度一般可达IT9—IT7,表面粗糙度为2.5—0.16μm。 2)精密镗削的加工精度能达到IT7—IT6，表面粗糙度为0.63—0.08μm。 归纳一下表格,供大家参考
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