Anaconda Notebook本身已经是一个很好的工具,非常适用于学习,不过在企业中应用时,该工具总感觉差了一点,经常需要安装各种包,而有些包未必能通过conda进行安装。因此,我们通过Docker镜像来构建满足自己的机器学习或者深度学习环境,尽量减少大家在环境安装上浪费的时间。
离职率是企业保留人才能力的体现。分析预测职员是否有离职趋向有利于企业的人才管理,提升组织职员的心理健康,从而更有利于企业未来的发展(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
但我一直对了解哪些参数对性能的影响最大以及我应该如何调优lightGBM参数以最大限度地利用它很感兴趣。
集成算法(Emseble Learning) 是构建多个学习器,然后通过一定策略结合把它们来完成学习任务的,常常可以获得比单一学习显著优越的学习器。
首先很幸运拿到本次大赛的亚军,同时非常感谢大佬队友的带飞,同时希望我的分享与总结能给大家带来些许帮助,并且一起交流学习。
LightGBM呢,是微软开发的一个机器学习工具,擅长处理大数据和高维数据。LightGBM是基于决策树的提升方法,通过不断调整和优化预测模型来提高精度。与其他算法相比,LightGBM速度更快、内存占用更少、准确率更高,并且能处理类别特征。
如何将20GB的CSV文件放入16GB的RAM中。 如果你对Pandas有一些经验,并且你知道它最大的问题——它不容易扩展。有解决办法吗? 是的-Dask DataFrames。 大多数Dask AP
感谢大家过去一年的关注与支持,有更好的建议或需求欢迎回复小编。新的一年你们将是人工智能、机器学习领域内的主角,越努力越幸运!
Dask 是一个开源库,旨在为现有 Python 堆栈提供并行性。Dask 与 Python 库(如 NumPy 数组、Pandas DataFrame 和 scikit-learn)集成,无需学习新的库或语言,即可跨多个核心、处理器和计算机实现并行执行。
互联网上有很多关于梯度提升的很好的解释(我们在参考资料中分享了一些选择的链接),但是我们注意到很少有人提起自定义损失函数的信息:为什么要自定义损失函数,何时需要自定义损失函数,以及如何自定义损失函数。
光伏电站的发电量,可以看到发电量是一个周期的连续变量,周期在180到200之间,周期大小与时令有关。总共17000个ID可以大致算出是100个周期,图1画出了发电量的若干个连续周期。根据赛题信息,我们推断训练数据集的时间跨度为三个月,那么我们可以肯定一个周期代表一天,然而,因为在北半球,所以一天的光照周期会变大,并且可以在图中可以看到,形状呈正弦函数的一半,如图2所示,形状不完整的是由于,每天的天气不一样,导致光照强度的形状改变,从而发电量形状改变。
上周在Datawhale分享了一篇关于数据挖掘赛事的baseline方案,有老师把它作为学习资料给学生实践学习后,有挺多同学反应学习实践中仍然有困难:
1 基本概念 集成学习的主要思路是先通过一定的规则生成多个学习器,再采用某种集成策略进行组合,最后综合判断输出最终结果。一般而言,通常所说的集成学习中的多个学习器都是同质的"弱学习器"。基于该弱学习器,通过样本集扰动、输入特征扰动、输出表示扰动、算法参数扰动等方式生成多个学习器,进行集成后获得一个精度较好的"强学习器"。 目前集成学习算法大多源于bagging、boosting、stacking三种思想。 2 bagging 一种提高分类模型的方法。 (1) 从训练集\(S\)中有放回的随机选取数据集\(
作为世界第一大清洁能源的太阳能相对煤炭石油等能源来说是可再生、无污染的,只要有太阳就有太阳能,所以太阳能的利用被很多国家列为重点开发项目。但太阳能具有波动性和间歇性的特性,太阳能电站的输出功率受光伏板本体性能、气象条件、运行工况等多种因素影响,具有很强的随机性,由此带来的大规模并网困境严重制约着光伏发电的发展。通过对未来光伏发电功率的短期准确预测并设定调度计划是解决此问题的关键。目前,光伏发电功率预测技术多仅围绕气象条件和历史数据建模,而忽略了光伏板本体性能和实际运行工况对发电效率的影响,因此无法保障短期发电功率预测精度。
1 LightGBM原理 1.1 GBDT和 LightGBM对比 1.2 LightGBM 的动机 1.3 Xgboost 原理 1.4 LightGBM 优化 1.4.1 Histogram 算法 1.4.2 带深度限制的 Leaf-wise 的叶子生长策略 1.4.3 直方图加速 1.4.4 直接支持类别特征 1.4.5 LightGBM并行优化 1.5 其他注意 2 lightGBM代码 2.1 基础代码 2.2 模板代码 2.2.1 二分类 2.2.2 多分类 2.3 lightGBM 和 xgboost 的代码比较 2.3.1 划分训练集测试集 2.3.2 设置参数 2.3.3 模型训练 2.3.4 模型执行时间 2.3.5 模型测试 2.3.6 分类转换 2.3.7 准确率计算 2.3.8 roc_auc_score计算 3 lightGBM调参 3.1 参数 3.1 控制参数 3.2 核心参数 3.3 IO参数 3.2 调参 4 lightGBM案例 4.1 回归案例 4.1.1 代码 4.1.2 运行结果 4.2 [ICC竞赛] 精品旅行服务成单预测 4.2.1 业务需求 4.2.2 数据表格 4.2.3 lightGBM模型 5 lightGBM的坑 5.1 设置提前停止 5.2 自动处理类别特征 5.3 自动处理缺失值
GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型,其主要思想是利用弱分类器(决策树)迭代训练以得到最优模型,该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT不仅在工业界应用广泛,通常被用于多分类、点击率预测、搜索排序等任务;在各种数据挖掘竞赛中也是致命武器,据统计Kaggle上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于GBDT。而LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)是一个实现GBDT算法的框架,支持高效率的并行训练,并且具有更快的训练速度、更低的内存消耗、更好的准确率、支持分布式可以快速处理海量数据等优点。
随着新版本的推出,RAPIDS 迎来了其推出一周年纪念日。回顾所经历的一年,RAPIDS团队就社区对该项目的关心和支持表示衷心的感谢。此前,RAPIDS获得了其首个BOSSIE奖。非常感谢各位的支持!RAPIDS团队将继续推动端对端数据科学加快发展,达到新高度。
LightGBM是个快速的,分布式的,高性能的基于决策树算法的梯度提升框架。可用于排序,分类,回归以及很多其他的机器学习任务中。
LightGBM相关知识模块:Histogram VS pre-sorted,leaf-wiseVS level-wise,特征并行和数据并行,顺序访问梯度,支持类别特征, CatBoost(了解)。
XGBoost是一种强大的机器学习算法,但在处理大规模数据时,单节点的计算资源可能不足以满足需求。因此,分布式计算是必不可少的。本教程将介绍如何在Python中使用XGBoost进行分布式计算和大规模数据处理,包括设置分布式环境、使用分布式特征和训练大规模数据集等,并提供相应的代码示例。
不久前微软DMTK(分布式机器学习工具包)团队在GitHub上开源了性能超越其他boosting工具的LightGBM,在三天之内GitHub上被star了1000次,fork了200次。知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的LightGBM?”问题,被评价为“速度惊人”,“非常有启发”,“支持分布式”,“代码清晰易懂”,“占用内存小”等。
虽然现在深度学习大行其道,但以XGBoost、LightGBM和CatBoost为代表的Boosting算法仍有其广阔的用武之地。抛开深度学习适用的图像、文本、语音和视频等非结构化的数据应用,Boosting算法对于训练样本较少的结构化数据领域仍然是第一选择。本文先对前述章节的三大Boosting的联系与区别进行简单阐述,并一个实际数据案例来对三大算法进行对比。然后对常用的Boosting算法超参数调优方法进行介绍,包括随机调参法、网格搜索法和贝叶斯调参法,并给出相应的代码示例。
在过去的几年里,Python已成为数据科学和人工智能的通用语言,所有使用Python作为主要界面语言的着名深度学习框架(Keras,Pytorch,MXNet)。与竞争语言相比,Python在DS和AI的几乎每个方面都可以与之竞争或超越:最新的机器学习算法及其高效实现(Scikit-Learn,LightGBM,XGBoost),数据处理和分析(Pandas,cuDF),高效的数值计算库(Numpy) ,PyPy,Numba),GPU计算(CuPY)和Web API编程(Flask,Celery)。
本文是决策树的第三篇,主要介绍基于 Boosting 框架的主流集成算法,包括 XGBoost 和 LightGBM。
本文主要介绍基于 Boosting 框架的主流集成算法,包括 XGBoost 和 LightGBM。
本文是主要介绍基于 Boosting 框架的主流集成算法,包括 XGBoost 和 LightGBM。
XGBoost 是大规模并行 boosting tree 的工具,它是目前最快最好的开源 boosting tree 工具包,比常见的工具包快 10 倍以上。Xgboost 和 GBDT 两者都是 boosting 方法,除了工程实现、解决问题上的一些差异外,最大的不同就是目标函数的定义。故本文将从数学原理和工程实现上进行介绍,并在最后介绍下 Xgboost 的优点。
在本系列的上一篇博客文章中,我们介绍了在Cloudera Machine Learning(CML)项目中利用深度学习的步骤。今年,我们扩大了与NVIDIA的合作伙伴关系,使您的数据团队能够使用RAPIDS AI无需更改任何代码即可大大加快数据工程和数据科学工作负载的计算流程。Cloudera Data Platform上的RAPIDS预先配置了所有必需的库和依赖项,以将RAPIDS的功能带到您的项目中。
LightGBM是个快速的,分布式的,高性能的基于决策树算法的梯度提升框架。可用于排序,分类,回归以及很多其他的机器学习任务中。 在竞赛题中,我们知道XGBoost算法非常热门,它是一种优秀的拉动框架,但是在使用过程中,其训练耗时很长,内存占用比较大。在2017年年1月微软在GitHub的上开源了一个新的升压工具--LightGBM。在不降低准确率的前提下,速度提升了10倍左右,占用内存下降了3倍左右。因为他是基于决策树算法的,它采用最优的叶明智策略分裂叶子节点,然而其它的提升算法分裂树一般采用的是深度方向或者水平明智而不是叶,明智的。因此,在LightGBM算法中,当增长到相同的叶子节点,叶明智算法比水平-wise算法减少更多的损失。因此导致更高的精度,而其他的任何已存在的提升算法都不能够达。与此同时,它的速度也让人感到震惊,这就是该算法名字 灯 的原因。 2014年3月,XGBOOST最早作为研究项目,由陈天奇提出 (XGBOOST的部分在另一篇博客里:https://blog.csdn.net/huacha__/article/details/81029680 2017年1月,微软发布首个稳定版LightGBM 在微软亚洲研究院AI头条分享中的「LightGBM简介」中,机器学习组的主管研究员王太峰提到:微软DMTK团队在github上开源了性能超越其它推动决策树工具LightGBM后,三天之内星了1000+次,叉了超过200次。知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的LightGBM?”问题,被评价为“速度惊人”,“非常有启发”,“支持分布式” “代码清晰易懂”,“占用内存小”等。以下是微软官方提到的LightGBM的各种优点,以及该项目的开源地址。
如果你是一个机器学习社区的活跃成员,你一定知道 **提升机器**(Boosting Machine)以及它们的能力。提升机器从AdaBoost发展到目前最流行的XGBoost。XGBoost实际上已经成为赢得在Kaggle比赛中公认的算法。这很简单,因为他极其强大。但是,如果数据量极其的大,XGBoost也需要花费很长的时间去训练。
如果你是一个机器学习社区的活跃成员,你一定知道 提升机器(Boosting Machine)以及它们的能力。提升机器从AdaBoost发展到目前最流行的XGBoost。XGBoost实际上已经成为赢得在Kaggle比赛中公认的算法。这很简单,因为他极其强大。但是,如果数据量极其的大,XGBoost也需要花费很长的时间去训练。
今天给大家介绍Mohammad Ali Moni与Ulfarsson等人在Briefings in Bioinformatics上发表的文章“PreDTIs: prediction of drug–target interactions based on multiple feature information using gradient boosting framework with data balancing and feature selection techniques”。发现药物 - 靶点(蛋白质)相互作用(DTIS)对于研究和开发新的药物具有重要意义,对制药行业和患者具有巨大的优势。然而,使用实验室实验方法对DTI的预测通常是昂贵且耗时的。因此,已经为此目的开发了不同的基于机器学习的方法,但仍有需要提升的空间。此外,数据不平衡和特征维度问题是药物目标数据集中的一个关键挑战,这可以降低分类器性能。该文章提出了一种称为PreDTIs的新型药物 – 靶点相互作用预测方法。首先,蛋白质序列的特征载体由伪定位特异性评分矩阵(PSEPSSM),二肽组合物(DC)和伪氨基酸组合物(PSEAAC)提取;并且药物用MACCS子结构指数编码。此外,我们提出了一种快速算法来处理类别不平衡问题,并开发MoIFS算法,以删除无关紧要和冗余特征以获得最佳最佳特征。最后,将平衡和最佳特征提供给LightGBM分类器的以识别DTI,并应用5折CV验证测试方法来评估所提出的方法的预测能力。预测结果表明,所提出的模型预测显着优于预测DTIS的其他现有方法,该文章的模型可用于发现未知疾病或感染的新药。
久前微软 DMTK (分布式机器学习工具包)团队在 GitHub 上开源了性能超越其他 boosting 工具的 LightGBM 知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的 LightGBM?”问题,被评价为“速度惊人”,“非常有启发”,“支持分布式”,“代码清晰易懂”,“占用内存小”等。 GBDT : GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型,其主要思想是利用弱分类器(决策树)迭代训练以得到最优模型,该模型具有训练效果好、不易过拟合
本文介绍GBDT系列的最后一个强大的工程实现模型——CatBoost。CatBoost与XGBoost、LightGBM并称为GBDT框架下三大主流模型。CatBoost是俄罗斯搜索巨头公司Yandex于2017年开源出来的一款GBDT计算框架,因其能够高效处理数据中的类别特征而取名为CatBoost(Categorical+Boosting)。相较于XGBoost和LightGBM,CatBoost的主要创新点在于类别特征处理和排序提升(Ordered Boosting)。
课程完整代码:https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course
搜索中一个重要的任务是根据query和title预测query下doc点击率,本次大赛参赛队伍需要根据脱敏后的数据预测指定doc的点击率,结果按照指定的评价指标使用在线评测数据进行评测和排名,得分最优者获胜。
机器学习作为人工智能的一个重要分支,旨在通过数据驱动的方式让计算机自动从经验中学习,并进行预测或决策。机器学习技术在诸多领域,如图像识别、自然语言处理、推荐系统和金融预测等,取得了广泛应用和显著成果。然而,尽管机器学习模型在特定任务中表现优异,但单一模型在泛化能力上的局限性也逐渐显现出来。
做 数据仓库系统,ETL是关键的一环。说大了,ETL是数据整合解决方案,说小了,就是倒数据的工具。回忆一下工作这么些年来,处理数据迁移、转换的工作倒 还真的不少。但是那些工作基本上是一次性工作或者很小数据量,使用access、DTS或是自己编个小程序搞定。可是在数据仓库系统中,ETL上升到了一 定的理论高度,和原来小打小闹的工具使用不同了。究竟什么不同,从名字上就可以看到,人家已经将倒数据的过程分成3个步骤,E、T、L分别代表抽取、转换 和装载。
本文介绍了利用Dask和Kaleido库进行大数据处理和分析的应用案例,包括处理40TB数据集、进行特征工程、建立机器学习模型和评估模型性能。同时,本文还介绍了如何使用Dask进行分布式计算和并行计算,以及使用Kaleido进行特征选择和降维。
决策树是一个非常常见并且优秀的机器学习算法,它易于理解、可解释性强,其可作为分类算法,也可用于回归模型。
如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作,掌握常用的机器学习算法是非常有必要的,在这简单的先捋一捋, 常见的机器学习算法:
对比了六大模型,可以看出,逻辑回归速度最快,但准确率最低。而LightGBM,速度快,而且准确率最高,所以,现在处理结构化数据的时候,大部分都是用LightGBM算法。
最近,参加了AutoSeries —时间序列数据的AutoML竞赛,在其中设法获得40个竞争对手(决赛中的15个)的第一名。这篇文章是解决方案的概述。
作者:Georgia Deaconu 翻译:陈超校对:欧阳锦 本文约1200字,建议阅读5分钟本文介绍了Python处理数据集的方法。 作为一名数据科学家,我发现自己处理“大数据”的情况越来越多。我叫做大数据的是那些虽然不是很大,但是却足够让我的电脑处理到崩溃并且拖慢其他程序。 图片来自 Mika Baumeister UNsplash 这个问题并不新鲜,且对于所有问题而言,从来没有一劳永逸的万能公式。最好的方法依赖于你的数据以及你应用的目的。然而,最流行的解决方法通常在以下描述的分类之中。 1. 通过优
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
LightGBM 全称为轻量的梯度提升机(Light Gradient Boosting Machine),由微软于2017年开源出来的一款SOTA Boosting算法框架。
LightGBM是一种高效的梯度提升决策树算法,通过并行化和分布式训练,可以加速模型训练过程,特别是在处理大规模数据集时。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行并行化和分布式训练,并提供相应的代码示例。
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