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R+python︱XGBoost极端梯度上升以及forecastxgb（预测）+xgboost（回归）双案例解读

应用一：XGBoost用来做预测 —————————————————————————————————————————————————— 一、XGBoost来历 xgboost的全称是eXtreme...您需要指定初始预测分数作为全局偏差。 objective : 默认值设置为reg:linear。您需要指定你想要的类型的学习者,包括线性回归、逻辑回归、泊松回归等。...2、画出XGBoost节点图 如果y是分类变量，可以直接画出节点图： from matplotlib import pyplot from xgboost import plot_tree plot_tree...用来做预测 R语言中XGBoost用来做预测的新包，forecastxgb来看看一个简单的案例。...类似BOX-COX数据变换 在negative数据上使用数据变换，默认值为BoxCox.lambda(abs(y)) 不过，目前为止数据转换并没有很好地强化模型的性能 非平稳的情况 较多使用ARIMA来进行趋势预测

3.9K10

Scikit中的特征选择，XGboost进行回归预测，模型优化的实战

本次数据练习的目的是根据球员的各项信息和能力值来预测该球员的市场价值。 根据以上描述，我们很容易可以判断出这是一个回归预测类的问题。...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。...=160, silent=False, objective='reg:gamma') model.fit(X_train, y_train) # 对测试集进行预测 ans =...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！...=160, silent=False, objective='reg:gamma') model.fit(X_train, y_train) # 对测试集进行预测 ans =

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Scikit中的特征选择，XGboost进行回归预测，模型优化的实战

本次数据练习的目的是根据球员的各项信息和能力值来预测该球员的市场价值。 ? 根据以上描述，我们很容易可以判断出这是一个回归预测类的问题。...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。...=160, silent=False, objective='reg:gamma') model.fit(X_train, y_train) # 对测试集进行预测 ans =...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！...=160, silent=False, objective='reg:gamma') model.fit(X_train, y_train) # 对测试集进行预测 ans =

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【Unity3D】游戏物体操作 ② ( 3D 原生物体 | 立方体 | 球体 | 平面 | 物体移动 | 沿坐标轴移动 | 沿坐标平面移动 | 在 Inspector 检查器窗口设置坐标属性 )

文章目录 一、3D 原生物体 1、立方体 2、球体 3、胶囊体 4、圆柱体 5、平面 6、常用的建模软件 二、物体的移动 1、物体的移动、旋转、缩放工具 2、沿坐标轴移动 3、沿坐标平面移动 4、在...; 缩放工具 : 工具栏的 工具 ; 进行对应的 移动 | 旋转 | 缩放 操作 ; 上述工具都是在 菜单栏下的 工具栏中 ; 2、沿坐标轴移动 沿着 坐标轴 移动 : 选中 游戏物体...GameObject 后 , 在物体上显示 3 个坐标轴 , 鼠标按住坐标轴 , 可以拖动物体沿坐标轴移动 ; 3、沿坐标平面移动 沿着 坐标平面 移动 : 选中 游戏物体 GameObject 后..., 在坐标轴的根部 , 有 3 个平面 , 鼠标左键按住平面 , 可以拖着物体在对应的 坐标平面移动 ; 沿 XZ 轴平面移动 : 鼠标按住下图中的 绿色平面 , 可以沿 XZ 轴平面移动 ;...沿 XY 轴平面移动 : 鼠标按住下图中的 蓝色平面 , 可以沿 XY 轴平面移动 ; 沿 YZ 轴平面移动 : 鼠标按住下图中的 红色平面 , 可以沿 YZ 轴平面移动 ; 4、在 Inspector

1.1K20

机器学习技术如何应用于股票价格预测？（下）

上一篇文章中，我们一起了解了用“移动平均”、“线性回归”预测股价的方法，今天这篇文章中，我们继续讲解XGBoost、LSTM的方法预测股价。...前文回顾：用于股票价格预测的机器学习技术（上） 极端的梯度增加(XGBoost) 梯度增强是以迭代的方式将弱学习者转化为强学习者的过程。...结果是，预测仍然像上面那样，只是y轴上的值现在缩放了。 最后，我将火车集合缩放为均值0和方差1，然后用这个来训练模型。...使用RMSE和MAPE调优XGBoost超参数 下图显示了使用XGBoost方法进行的预测。 ?...探索其他预测技术，如自回归综合移动平均(ARIMA)和三指数平滑（即霍尔特-温特斯方法）等其他预测技术，并了解它们与上述机器学习方法的比较，也会很有意思。 End

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机器学习中常用的5种回归损失函数，你都用过吗？

MSE损失（Y轴）-预测值（X轴） 02 平均绝对值误差 L1损失 ? 平均绝对误差（MAE）是另一种用于回归模型的损失函数。MAE是目标值和预测值之差的绝对值之和。...MAE损失（Y轴）-预测值（X轴） 03 MSE与MAE的比较 简单来说，MSE计算简便，但MAE对异常点有更好的鲁棒性。下面就来介绍导致二者差异的原因。...Huber损失（Y轴）与预测值（X轴）图示。真值取0 这里超参数delta的选择非常重要，因为这决定了你对与异常点的定义。...05 Log-Cosh损失 Log-cosh是另一种应用于回归问题中的，且比L2更平滑的的损失函数。它的计算方式是预测误差的双曲余弦的对数。 ? ? Log-cosh损失（Y轴）与预测值（X轴）图示。...例如，当分位数损失函数γ=0.25时，对高估的惩罚更大，使得预测值略低于中值。 ? γ是所需的分位数，其值介于0和1之间。 ? 分位数损失（Y轴）与预测值（X轴）图示。

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机器学习中常用的5种回归损失函数，你都用过吗？

MSE损失（Y轴）-预测值（X轴） 02 平均绝对值误差 L1损失 ? 平均绝对误差（MAE）是另一种用于回归模型的损失函数。MAE是目标值和预测值之差的绝对值之和。...MAE损失（Y轴）-预测值（X轴） 03 MSE与MAE的比较 简单来说，MSE计算简便，但MAE对异常点有更好的鲁棒性。下面就来介绍导致二者差异的原因。...Huber损失（Y轴）与预测值（X轴）图示。真值取0 这里超参数delta的选择非常重要，因为这决定了你对与异常点的定义。...05 Log-Cosh损失 Log-cosh是另一种应用于回归问题中的，且比L2更平滑的的损失函数。它的计算方式是预测误差的双曲余弦的对数。 ? ? Log-cosh损失（Y轴）与预测值（X轴）图示。...例如，当分位数损失函数γ=0.25时，对高估的惩罚更大，使得预测值略低于中值。 ? γ是所需的分位数，其值介于0和1之间。 ? 分位数损失（Y轴）与预测值（X轴）图示。

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如何选择合适的损失函数，请看......

MSE是目标变量与预测值之间距离平方之和。 下面是一个MSE函数的图，其中真实目标值为100，预测值在-10,000至10,000之间。预测值（X轴）= 100时，MSE损失（Y轴）达到其最小值。...MSE损失（Y轴）与预测值（X轴）关系图 2、平均绝对误差，L1损失（Mean Absolute Error, L1 Loss） 平均绝对误差（MAE）是另一种用于回归模型的损失函数。...Huber Loss（Y轴）与预测值（X轴）关系图。真值= 0 delta的选择非常重要，因为它决定了你认为什么数据是离群点。...Log-cosh Loss（Y轴）与预测值（X轴）关系图。...Quantile Loss（Y轴）与预测值（X轴）关系图。真值为Y= 0 我们也可以使用这个损失函数来计算神经网络或基于树的模型的预测区间。下图是sklearn实现的梯度提升树回归。

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到底该如何选择损失函数？

MSE是目标变量与预测值之间距离平方之和。 ? 下面是一个MSE函数的图，其中真实目标值为100，预测值在-10,000至10,000之间。预测值（X轴）= 100时，MSE损失（Y轴）达到其最小值。...MSE损失（Y轴）与预测值（X轴）关系图 2、平均绝对误差，L1损失（Mean Absolute Error, L1 Loss） 平均绝对误差（MAE）是另一种用于回归模型的损失函数。...Huber Loss（Y轴）与预测值（X轴）关系图。真值= 0 delta的选择非常重要，因为它决定了你认为什么数据是离群点。...Log-cosh Loss（Y轴）与预测值（X轴）关系图。...Quantile Loss（Y轴）与预测值（X轴）关系图。真值为Y= 0 我们也可以使用这个损失函数来计算神经网络或基于树的模型的预测区间。下图是sklearn实现的梯度提升树回归。 ?

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如何选择合适的损失函数，请看......

MSE是目标变量与预测值之间距离平方之和。 ? 下面是一个MSE函数的图，其中真实目标值为100，预测值在-10,000至10,000之间。预测值（X轴）= 100时，MSE损失（Y轴）达到其最小值。...MSE损失（Y轴）与预测值（X轴）关系图 2、平均绝对误差，L1损失（Mean Absolute Error, L1 Loss） 平均绝对误差（MAE）是另一种用于回归模型的损失函数。...Huber Loss（Y轴）与预测值（X轴）关系图。真值= 0 delta的选择非常重要，因为它决定了你认为什么数据是离群点。...Log-cosh Loss（Y轴）与预测值（X轴）关系图。...Quantile Loss（Y轴）与预测值（X轴）关系图。真值为Y= 0 我们也可以使用这个损失函数来计算神经网络或基于树的模型的预测区间。下图是sklearn实现的梯度提升树回归。 ?

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如何选择合适的损失函数，请看......

MSE是目标变量与预测值之间距离平方之和。 下面是一个MSE函数的图，其中真实目标值为100，预测值在-10,000至10,000之间。预测值（X轴）= 100时，MSE损失（Y轴）达到其最小值。...MSE损失（Y轴）与预测值（X轴）关系图 2、平均绝对误差，L1损失（Mean Absolute Error, L1 Loss） 平均绝对误差（MAE）是另一种用于回归模型的损失函数。...Huber Loss（Y轴）与预测值（X轴）关系图。真值= 0 delta的选择非常重要，因为它决定了你认为什么数据是离群点。...Log-cosh Loss（Y轴）与预测值（X轴）关系图。...Quantile Loss（Y轴）与预测值（X轴）关系图。真值为Y= 0 我们也可以使用这个损失函数来计算神经网络或基于树的模型的预测区间。下图是sklearn实现的梯度提升树回归。

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机器学习大牛最常用的5个回归损失函数，你知道几个？

MSE损失（Y轴）-预测值（X轴） 平均绝对值误差（也称L1损失） 平均绝对误差（MAE）是另一种用于回归模型的损失函数。MAE是目标值和预测值之差的绝对值之和。...Huber损失（Y轴）与预测值（X轴）图示。真值取0 这里超参数delta的选择非常重要，因为这决定了你对与异常点的定义。...Log-Cosh损失 Log-cosh是另一种应用于回归问题中的，且比L2更平滑的的损失函数。它的计算方式是预测误差的双曲余弦的对数。 Log-cosh损失（Y轴）与预测值（X轴）图示。...使用最小二乘回归进行区间预测，基于的假设是残差（y-y_hat）是独立变量，且方差保持不变。 一旦违背了这条假设，那么线性回归模型就不成立。...例如，当分位数损失函数γ=0.25时，对高估的惩罚更大，使得预测值略低于中值。 γ是所需的分位数，其值介于0和1之间。 分位数损失（Y轴）与预测值（X轴）图示。

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【视频】R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险|数据分享|附代码数据

它是一种迭代方法，通过计算随机点的斜率然后沿相反方向移动来找到函数的最小值。R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险本文的目的是完成一个逻辑回归分析。...贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林...、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析PYTHON集成机器学习：用ADABOOST、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜索超参数优化...R语言集成模型：提升树boosting、随机森林、约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析R语言用主成分PCA、 逻辑回归...和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析

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【视频】R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险|数据分享|附代码数据

它是一种迭代方法，通过计算随机点的斜率然后沿相反方向移动来找到函数的最小值。R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险本文的目的是完成一个逻辑回归分析。...贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林...、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析PYTHON集成机器学习：用ADABOOST、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜索超参数优化...R语言集成模型：提升树boosting、随机森林、约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析R语言用主成分PCA、 逻辑回归...和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析

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【视频】R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险|数据分享

它是一种迭代方法，通过计算随机点的斜率然后沿相反方向移动来找到函数的最小值。R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险本文的目的是完成一个逻辑回归分析。...贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林...、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析PYTHON集成机器学习：用ADABOOST、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜索超参数优化...R语言集成模型：提升树boosting、随机森林、约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析R语言用主成分PCA、 逻辑回归...和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析

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【视频】R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险|数据分享|附代码数据

它是一种迭代方法，通过计算随机点的斜率然后沿相反方向移动来找到函数的最小值。R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险本文的目的是完成一个逻辑回归分析。...贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林...、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析PYTHON集成机器学习：用ADABOOST、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜索超参数优化...R语言集成模型：提升树boosting、随机森林、约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析R语言用主成分PCA、 逻辑回归...和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析

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严谨解决5种机器学习算法在预测股价的应用（代码+数据）

例如：移动平均、线性回归、KNN、Auto ARIMA和Prophet的预测范围为1年，而LSTM的预测范围为1天。在一些文章有人说LSTM比我们目前看到的任何算法都要出色。...如果你仔细观察，你会发现每一天的预测（红叉）仅仅是前一天的值（绿叉）。 ? 3、移动平均线 在移动平均法中，预测值将是前N个值的平均值。这意味着我们将当前复权收盘价设置为前N天复权收盘价的平均值。...4、线性回归 线性回归是对一个因变量和一个或多个自变量之间的关系进行建模的一种线性方法。我们在这里使用线性回归的方法是将线性回归模型与之前的N个值进行拟合，并用这个模型预测当前的值。...下图显示了线性回归方法的预测结果。可以观察到，该方法不能很好地捕获方向的变化（即下降到上升趋势，反之亦然）。 ? 5、XGBoost XGBoost是以迭代的方式将弱学习者转化为强学习者的过程。...结果是预测仍然如上所述，只是缩放了y轴上的值。 最后，将序列集合的均值缩放为0，方差为1，然后用这个来训练模型。随后，当对验证集进行预测时，对每个样本的每个特征组进行缩放，使其均值为0，方差为1。

4.5K53

LCE：一个结合了随机森林和XGBoost优势的新的集成方法

随机森林 [Breiman, 2001] 和 XGBoost [Chen and Guestrin, 2016] 已成为解决分类和回归的许多挑战的最佳机器学习方法。...., 2022] 是一种新的机器学习方法， 它结合了它们的优势并采用互补的多样化方法来获得更好的泛化预测器。因此，LCE 进一步增强了随机森林和 XGBoost 的预测性能。...在生成树的过程中，将每个决策节点处的基学习器的输出作为新属性添加到数据集（例如，图 2 中的 XGB¹⁰(D¹)）来沿树向下传播提升。预测输出表明基础学习器正确预测样本的能力。...结果表明与最先进的分类器（包括随机森林和 XGBoost）相比，LCE 平均获得了更好的预测性能。...(y_test, y_pred)) 最后，这个例子展示了如何在回归任务中使用 LCE。

1.1K50

xgboost模型实战案例：预测未来一段时间的路段交通流量

题目分析和思路 这是一个关于时间序列预测的问题, 并不是普通的回归问题, 而是自回归, 一般的回归问题比如最简单的线性回归模型:Y=a*X1+b*X2, 我们讨论的是因变量Y关于两个自变量X1和X2的关系...而自回归模型不一样, 在自回归中, 自变量X1和X2都为Y本身, 也就是说Y(t)=a*Y(t-1)+ b*Y(t-2),其中Y(t-1)为Y在t-1时刻的值, 而 Y(t-2)为Y在t-2时刻的值,...换句话说, 现在的Y值由过去的Y值决定, 因此自变量和因变量都为自身, 这种回归叫自回归...., 用过去几个时刻的交通状况去预测未来时刻的交通状况 传统的自回归模型有自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）以及差分自回归移动平均模型（ARIMA）, 这些自回归模型都有着严格理论基础...未来走向不变，蓝线与y轴的交点为前面已知点的中位数 ?

7.8K40

线性回归原理

线性回归应用场景 房价预测 销售额预测 贷款额度预测 线性回归(Linear regression)是利用 回归方程对 一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间 关系进行建模的一种分析方式...求解 estimator = LinearRegression(fit_intercept=True) # 设置参数fit_intercept=True意味着在训练模型时会包含一个截距项（也就是y轴截距...梯度下降法要求我们沿负梯度方向前进，也就是朝函数值减少的方向移动。通常会设置一个学习率（步长）α，用来控制每一步走的距离。比如 α = 0.1。...在二维或者三维图像中，学习率α体现在每次更新后沿负梯度方向移动的距离上，直观地表现为从一个点到下一个点的直线段长度。...多变量函数的梯度下降 回归评估 平均绝对误差Mean Absolute Error n 为样本数量, y 为实际值, y^ 为预测值 ，越小模型预测约准确 from sklearn.metrics import

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