作者 | Aarshay Jain 简介 如果你的预测模型表现得有些不尽如人意，那就用XGBoost吧。XGBoost算法现在已经成为很多数据工程师的重要武器。它是一种十分精致的算法，可以处理各种不规则的数据。 构造一个使用XGBoost的模型十分简单。但是，提高这个模型的表现就有些困难(至少我觉得十分纠结)。这个算法使用了好几个参数。所以为了提高模型的表现，参数的调整十分必要。在解决实际问题的时候，有些问题是很难回答的——你需要调整哪些参数？这些参数要调到什么值，才能达到理想的输出？ 这篇文章
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前面给大家介绍过kaggle竞赛的大杀器XGBoost算法，不记得的朋友可以回顾原文 集成学习经典算法之XGBoost。今天给大家介绍基于XGBoost算法的另外两个改进算法，LightGBM与CatBoost。下面是三种算法提出的具体时间轴。
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决策树可以转换成if-then规则的集合，也可以看作是定义在特征空间划分类的条件概率分布。决策树学习算法包括三部分：特征选择，数的生成和数的剪枝。最大优点: 可以自学习。在学习的过程中,不需要使用者了解过多背景知识,只需要对训练实例进行较好的标注,就能够进行学习。显然,属于有监督学习。 常用有一下三种算法：
使用诸如梯度提升之类的决策树方法的集合的好处是它们可以从训练的预测模型自动提供特征重要性的估计。 经过训练的 XGBoost 模型可自动计算预测建模问题的特征重要性。 这些重要性分数可在训练模型的 feature_importances_ 成员变量中找到。例如，它们可以直接打印如下：
Boosting 已经存在了很多年，然而直到最近它们才成为机器学习社区的主流。那么，为什么这些 Boosting 如此流行呢？
9.lightgbm和xgboost有什么区别？他们的loss一样么？算法层面有什么区别？
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XGBoost的威名想必大家都有所耳闻，它不仅是数据科学竞赛神器，在工业界中也被广泛地使用。本文给大家分享珍藏了多年的XGBoost高频面试题，希望能够加深大家对XGBoost的理解，更重要的是能够在找机会时提供一些帮助。
分类和回归树（简称 CART）是 Leo Breiman 引入的术语，指用来解决分类或回归预测建模问题的决策树算法。它常使用 scikit 生成并实现决策树： sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 和 sklearn.tree.DecisionTreeRegressor 分别构建分类和回归树。
对于不平衡的数据集，例如用户的购买行为，肯定是极其不平衡的，这对XGBoost的训练有很大的影响，XGBoost有两种自带的方法来解决：
第一步 ： 安装git https://git-scm.com/download/win
近年来，共享经济成为社会服务业内的一股重要力量。作为共享经济的一个代表性行业，共享单车快速发展，成为继地铁、公交之后的第三大公共出行方式
XGBoost是处理不同类型表格数据的最著名的算法，LightGBM 和Catboost也是为了修改他的缺陷而发布的。9月12日XGBoost发布了新的2.0版，本文除了介绍让XGBoost的完整历史以外，还将介绍新机制和更新。
本文介绍了XGBoost算法在技术社区中的实践应用，通过半监督学习和多任务学习场景下，结合数据挖掘、机器学习、深度学习等技术进行实践应用，并总结了XGBoost在半监督学习、多任务学习、数据挖掘、机器学习、深度学习等领域的技术发展和应用。
在数据的世界中，机器学习已经成为不可或缺的工具。机器学习可以帮助发现隐藏在大量数据中的特定知识。很多时候，这些知识都不是人类能轻易分析得出的，它展示了大量事实之间的内部联系。但是如果我们需要这些隐藏知识辅助做决策，机器学习建模就成为了一个非常有效的手段。
本文将展示如何使用模拟退火[1]启发式搜索[2]机器学习算法中超参数的最佳组合。这些方法比盲随机生成参数得到的模型效果好。另外，模型效果最好是分别微调每个超参数，因为它们之间通常存在交互。
原文题目：XGBoostLSS -- An extension of XGBoost to probabilistic forecasting
作者：阿萨姆 普华永道 | 数据科学家 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 有些小伙伴在实际使用中发现xgboost可以自动处理缺失值，而有些模型不可以。我想先从两个角度解答这个困惑： 工具包自动处理数据缺失不代表具体的算法可以处理缺失项 对于有缺失的数据：以决策树为原型的模型优于依赖距离度量的模型 回答中也会介绍树模型，如随机森林(Random Forest)和xgboost如何处理缺失值。文章最后总结了在有缺失值时选择模型的小建议。 1. 机器学习工具库开发的“哲学” 首先你有这个困惑是因为你直
知乎地址：http://www.zhihu.com/people/meng-di-76-92
有监督学习通常是利用带有专家标注的标签的训练数据，学习一个从输入变量X到输入变量Y的函数映射。Y = f (X)，训练数据通常是(n×x,y)的形式，其中n代表训练样本的大小，x和y分别是变量X和Y的样本值。
在目前的机器学习领域中，最常见的三种任务就是：回归分析、分类分析、聚类分析。在之前的文章中，我曾写过一篇《sklearn 与分类算法》。那么什么是回归呢？
附注：除了以上两大类模型，还有半监督学习和强化学习等其他类型的机器学习模型。半监督学习是指在有部分标签数据的情况下，结合监督学习和无监督学习的方法进行模型训练。强化学习是指通过让计算机自动与环境交互，学习出如何最大化奖励的策略。
选自Medium 机器之心编译 参与：刘天赐、黄小天 尽管近年来神经网络复兴并大为流行，但是 boosting 算法在训练样本量有限、所需训练时间较短、缺乏调参知识等场景依然有其不可或缺的优势。本文从算法结构差异、每个算法的分类变量时的处理、算法在数据集上的实现等多个方面对 3 种代表性的 boosting 算法 CatBoost、Light GBM 和 XGBoost 进行了对比；虽然本文结论依据于特定的数据集，但通常情况下，XGBoost 都比另外两个算法慢。 最近，我参加了 kaggle 竞赛 WID
本文介绍了如何用XGBoost做时间序列预测，包括将时间序列转化为有监督学习的预测问题，使用前向验证来做模型评估，并给出了可操作的代码示例。
集成学习是通过训练弱干个弱学习器，并通过一定的结合策略，从而形成一个强学习器。有时也被称为多分类器系统（multi-classifier system）、基于委员会的学习（committee-based learning）等。
我国有大量的资金都流入了房地产行业，同时与其他行业有着千丝万缕的联系，可以说房地产行业对推动我国深化改革、经济发展、工业化和城市化具有不可磨灭的作用（点击文末“阅读原文”获取爬虫代码）。
1. Xgboost在代价函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂度，降低了过拟合的可能性。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，普通GBDT没有。
在应用XGBoost模型之前，特征工程和数据预处理是至关重要的步骤。良好的特征工程和数据预处理可以显著提高模型的性能。本教程将介绍在Python中使用XGBoost进行特征工程和数据预处理的中级教程，通过代码示例详细说明各种技术和方法。
XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于各种分类任务中。但在处理多分类和不平衡数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。本教程将深入探讨如何在Python中使用XGBoost处理多分类和不平衡数据，包括数据准备、模型调优和评估等方面，并提供相应的代码示例。
随着数据量以及计算机性能的不断提升，机器学习技术正逐渐渗透于各行各业中。计算机视觉、自然语言处理、机器人等领域基本上已经被机器学习算法垄断，正逐步向教育、银行、医疗等传统行业扩张。医疗行业应用AI也比较火热，比如利用AI检测癌症、驱动新药发现引擎、基因检测等。而脓毒症（Sepsis）是一种医疗行业常见的并发症，本文将使用机器学习预测脓毒症患者的出院后情况。 脓毒症是指因感染因素引起的全身炎症反应综合征，严重时可导致器官功能障碍或循环障碍，是严重创伤、烧伤、休克、感染和外科大手术等常见的并发症，因为其症状和发烧、低血压等其它常见疾病非常相像，很难被早期发现，如果不及时治疗，可进一步发展为感染性休克，其住院死亡率超过40%，相当危险。 了解脓毒症患者的最高死亡风险对临床医生的优先护理是有帮助的。团队与Geisinger健康护理系统的研究人员合作，使用历史电子健康记录数据（EHR）建立模型来预测脓毒症住院患者在住院期间或出院后90天的全因死亡率（all-cause mortality）。该模型可以指导医疗团队为那些预测为高概率死亡的患者进行仔细监测，并采取有效预防措施。
XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）其核心是对决策树（Decision Tree）的增强（Boosting）方法，属于集成学习（Ensemble Learning）。
作者：Ricky翘 zhuanlan.zhihu.com/p/34128571 有时碰到跟别人聊起模型的熟悉时，不免要阐述下模型的原理，但一般口头交流都比较难，因为脑海里面都是一些公式，似乎从功利角度有必要把模型原理用文字表达一遍，所以自己整理了下机器学习的部分，有遗漏或者不对的地方也请多多指教~
虽然已有有很多关于特征选择的方法，但大多数是基于传统机器学习算法，或者是选择特征用于训练传统机器学习算法。
我国有大量的资金都流入了房地产行业，同时与其他行业有着千丝万缕的联系，可以说房地产行业对推动我国深化改革、经济发展、工业化和城市化具有不可磨灭的作用。目前对于二手房交易价格的预测主要考虑的是房屋价格受宏观因素的影响，如国家政策、经济发展水平、人口数量等，并据此推测地区房价及其走势，很少有从微观的角度来准确预测每间房屋的价格。
机器之心原创 作者：Yi Jin、Joni Chuang 参与：Panda 挪威科技大学 Didrik Nielsen 的硕士论文《使用 XGBoost 的树提升：为什么 XGBoost 能赢得「每一
说明：本文是阅读XGBoost有关的论文和一些博客后的入门笔记。有什么不足之处还望大家多多赐教，欢迎交流，转载。
接下来几周的时间，我们将会推出关于《西瓜书》读书笔记的连载文章，updating~
从事数据挖掘相关工作的人肯定都知道XGBoost算法，这个曾经闪耀于数据挖掘竞赛的一代神器，是2016年由陈天齐大神所提出来的经典算法。本质上来讲，XGBoost算作是对GBDT算法的一种优化实现，但除了在集成算法理念层面的传承，具体设计细节其实还是有很大差别的。最近深入学习了一下，并简单探索了底层设计的数据结构，不禁感慨算法之精妙！聊作总结，以资后鉴！
作者：章华燕 编辑：祝鑫泉 零 环境介绍： · Python版本：3.6.2 · 操作系统：Windows · 集成开发环境：PyCharm 一 安装Python环境： 1.安装Python:
XGBoost 简介 在大数据竞赛中,XGBoost霸占了文本图像等领域外几乎80%以上的大数据竞赛.当然不仅是在竞赛圈,很多大公司也都将XGBoost作为核心模块使用,好奇的人肯定都很想揭开这个神奇
XGBoost算法是以CART为基分类器的集成学习方法之一，由于其出色的运算效率和预测准确率在数据建模比赛中得到广泛的应用。与随机森林赋予每一颗决策树相同的投票权重不同，XGBoost算法中下一棵决策树的生成和前一棵决策树的训练和预测相关（通过对上一轮决策树训练准确率较低的样本赋予更高的学习权重来提高模型准确率）。相比于其他集成学习算法，XGBoost一方面通过引入正则项和列抽样的方法提高了模型稳健性，另一方面又在每棵树选择分裂点的时候采取并行化策略从而极大提高了模型运行的速度。
XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进，被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩。
XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于各种领域的数据建模任务中。但是，在处理时间序列数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。本教程将深入探讨如何在Python中使用XGBoost建模时间序列数据，包括数据准备、特征工程和模型训练等方面，并提供相应的代码示例。
XGBoost 非常重要，尤其在分类、回归和排名问题上表现卓越。其实际使用场景包括金融风控、医学诊断、工业制造和广告点击率预测等领域。XGBoost以其高效的性能和鲁棒性，成为许多数据科学竞赛和实际项目中的首选算法，极大提高模型准确性并降低过拟合风险。
相信看到这篇文章的各位对XGBoost都不陌生，的确，XGBoost不仅是各大数据科学比赛的必杀武器，在实际工作中，XGBoost也在被各大公司广泛地使用。
作为forecast包与xgboost包的重度依赖者，最近看到整合两家之长的forecastxgb包甚是兴奋，便忍不住翻译forecastxgb包的一些时间序列预测例子与大家交流。 一．安装 目前forecastxgb包还在不断完善中，有兴趣的朋友可以通过以下语句下载试用： devtools::install_github("ellisp/forecastxgb-r-package/pkg") 二．Forecastxgb包核心函数简介 (一). 核心函数xgbar(): forecastxgb使用xgbo
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