在《决策树之玩转借贷俱乐部》和《集成树之玩转借贷俱乐部》两贴中，斯蒂文用决策树，随机森林和提升树预测了借贷俱乐部里面的贷款的良恶性。老板最近听说了极度梯度提升 (XGBoost)，而且知道几乎每个参加 Kaggle 比赛的人都会用它。老板想让斯蒂文精通它，并且用来预测借贷俱乐部 (Lending Club) 的贷款的良恶性。
在上一篇Boosting方法的介绍中，对XGBoost有过简单的介绍。为了更还的掌握XGBoost这个工具。我们再来对它进行更加深入细致的学习。
extreme gradient boosting “梯度提升”是指对损失函数使用梯度下降来确定此新模型中的参数
在XGBoost算法原理小结中，我们讨论了XGBoost的算法原理，这一片我们讨论如何使用XGBoost的Python类库，以及一些重要参数的意义和调参思路。
这一篇博客的内容是在上一篇博客Scikit中的特征选择，XGboost进行回归预测，模型优化的实战的基础上进行调参优化的，所以在阅读本篇博客之前，请先移步看一下上一篇文章。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/41
本文将利用一个excel数据对常见机器学习算法（XGBoost、Random Forest随机森林、ET极度随机树、Naïve Bayes高斯朴素贝叶斯、KNN K近邻、Logistic Regression逻辑回归、Decision Tree 决策树）的使用过程进行简单的介绍，并对XGBoost算法的自动调参方法进行详解，机器学习算法的详细讲解在机器学习专辑里都有介绍。
前面对GBDT的算法原理进行了描述，通过前文了解到GBDT是以回归树为基分类器的集成学习模型，既可以做分类，也可以做回归，由于GBDT设计很多CART决策树相关内容，就暂不对其算法流程进行实现，本节就根据具体数据，直接利用Python自带的Sklearn工具包对GBDT进行实现。
scikit-learn 框架提供了搜索参数组合的功能。 此功能在 GridSearchCV 类中提供，可用于发现配置模型以获得最佳表现的最佳方法。 例如，我们可以定义一个树的数量（n_estimators）和树大小（max_depth）的网格，通过将网格定义为：
n_estimators指的是集成算法中弱评估器的数量。对于Boosting算法来说，可以使用任意弱评估器，当然了默认的弱评估器还是决策树。GBDT算法无论是分类器还是回归器，默认弱评估器都是回归树。
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
表征学习是机器学习中的一门学科，研究在没有人工干预的情况下发现原始数据表征的系统方法。其目的是利用机器学习算法学习数据中的正常和模糊模式，并用新的特征表示原始数据。无监督学习中的离群值可以作为有监督学习模型的输入特征，BORE方法提出了这一观点。利用离群值分数进行监督学习可以提供更好的预测结果。
在kaggle机器学习竞赛赛中有一个调参神器组合非常热门，在很多个top方案中频频出现LightGBM+Optuna。知道很多小伙伴苦恼于漫长的调参时间里，这次结合一些自己的经验，给大家带来一个LGBM模型+OPTUNA调参的使用教程，这对可谓是非常实用且容易上分的神器组合了，实际工作中也可使用。
XGBoost在机器学习中被广泛应用于多种场景，特别是在结构化数据的处理上表现出色，XGBoost适用于多种监督学习任务，包括分类、回归和排名问题。在数据挖掘和数据科学竞赛中，XGBoost因其出色的性能而被频繁使用。例如，在Kaggle平台上的许多获奖方案中，XGBoost都发挥了重要作用。此外，它在处理缺失值和大规模数据集上也有很好的表现。
组装训练好的模型就像编写ensemble_model一样简单。它仅采用一个强制性参数，即经过训练的模型对象。此函数返回一个表，该表具有k倍的通用评估指标的交叉验证分数以及训练有素的模型对象。使用的评估指标是： 分类：准确性，AUC，召回率，精度，F1，Kappa，MCC 回归：MAE，MSE，RMSE，R2，RMSLE，MAPE 可以使用ensemble_model函数中的fold参数定义折叠次数。默认情况下，折叠倍数设置为10。默认情况下，所有指标均四舍五入到4位小数，可以使用round参数进行更改。有两种可用于合奏的方法，可以使用ensemble_model函数中的method参数设置。这两种方法都需要对数据进行重新采样并拟合多个估计量，因此可以使用n_estimators参数来控制估计量的数量。默认情况下，n_estimators设置为10。 该函数仅在pycaret.classification和pycaret.regression模块中可用。
——————————————————————————————————————————————————
本文将详细解释XGBoost中十个最常用超参数的介绍，功能和值范围，及如何使用Optuna进行超参数调优。
集成算法会考虑多个评估器的建模结果，汇总之后得到一个综合的结果，以此来获取比单个模型更好的回归或分类表现。 sklearn中的集成算法模块ensemble
本文 github 地址：1-1 基本模型调用. ipynb，里面会记录自己kaggle大赛中的内容，欢迎start关注。
【导读】XGBoost、LightGBM 和 Catboost 是三个基于 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）代表性的算法实现，今天，我们将在三轮 Battle 中，根据训练和预测的时间、预测得分和可解释性等评测指标，让三个算法一决高下！
简介：随着银行、支付宝等金融机构提供的移动金融支付方式在生活中越来越普及，涉及的金融诈骗交易事件也层出不出，本实验一是查看金融诈骗交易在交易时间、交易金额等方面的特点，然后通过机器学习的方法来对这些金融诈骗交易进行识别。
GBDT是一种集成学习算法，属于Boosting类型，通过叠加多个决策树的预测结果得出最终的预测结果。
RF、GBDT、XGboost都可以做特征选择，属于特征选择中的嵌入式方法。比如在sklearn中，可以用属性feature_importances_去查看特征的重要度, 比如：
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。
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。
实例方法是以 self 作为第一个参数定义的方法，它将类的实例作为隐式输入，允许用户与类的属性进行交互。实例方法功能强大，因为它们可以访问和修改实例中的数据和配置，从而执行复杂的计算和实现复杂的逻辑，并具有很高的可读性和可维护性。
17/12/30-update ：很多朋友私密我想要代码，甚至利用金钱诱惑我，好吧，我沦陷了。因为原始代码涉及到公司的特征工程及一些利益trick，所以我构造了一个数据集后复现了部分算法流程，需要看详细代码实现朋友可以移步Ensemble_Github
梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree），是一种集成学习的算法，它通过构建多个决策树来逐步修正之前模型的错误，从而提升模型整体的预测性能。
一般来说，通过融合多个不同模型的结果，可以提升最终的成绩，所以这以方法在各种数据竞赛中应用非常广泛。模型融合又可以从模型结果、模型自身、样本集等不同的角度进行融合。通过这篇文章，希望能让大家真正理解各种模型融合的方式及原理
在集成学习中，目标是用多种学习算法最成功地训练模型。Bagging方法是一种集成学习方法，将多个模型并行应用于同一数据集的不同子样本。Boosting是另一种在实践中经常使用的方法，它不是并行构建的，而是按顺序构建的，目的是训练算法和模型。弱算法先对模型进行训练，然后根据训练结果对模型进行重组，使模型更容易学习。然后将修改后的模型发送给下一个算法，第二个算法比第一个算法学习起来更容易。本文包含了不同的增强方法，从不同的角度解释了这些方法并进行了简单的测试。
集成学习（Ensemble Learning）作为一种流行的机器学习，它通过在数据集上构建多个模型，并集成所有模型的分析预测结果。常见的集成学习算法包括：随机森林、梯度提升树、Xgboost等。
XGBoost和Random-Forest（RF，随机森林）都属于集成学习（Ensemble Learning），集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁棒性，通过组合各个决策树的输出来进行预测（分类或回归）。而集成学习按照个体学习器的生成方式，可以大致分为两类：一类是个体学习器之间存在强依赖关系，必须串行生成序列的方法；以及个体学习器之间不存在强依赖关系，可同时生成的并行化方法。前者的代表就是XGBoost，后者的代表是Random-Forest。
摘要：当你读到这篇博客，如果你是大佬你可以选择跳过去，免得耽误时间，如果你和我一样刚刚入门算法调参不久，那么你肯定知道手动调参是多么的低效。那么现在我来整理一下近几日学习的笔记，和大家一起分享学习这个知识点。对于scikit-learn这个库我们应该都知道，可以从中导出随机森林分类器（RandomForestClassifier），当然也能导出其他分类器模块，在此不多赘述。在我们大致搭建好训练模型之后，我们需要确定RF分类器中的重要参数，从而可以得到具有最佳参数的最终模型。这次调参的内容主要分为三块：1.参数含义；2.网格搜索法内容；3.实战案例。
XGBoost是一种强大的机器学习算法，但在处理大规模数据时，传统的CPU计算可能会变得缓慢。为了提高性能，XGBoost可以利用GPU进行加速。本教程将介绍如何在Python中使用XGBoost进行GPU加速以及性能优化的方法，并提供相应的代码示例。
课程完整代码：https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course
深度集成与迁移学习是机器学习领域中的两个重要概念，它们可以帮助提高模型的性能和泛化能力。本教程将详细介绍如何在Python中使用XGBoost进行深度集成与迁移学习，包括模型集成、迁移学习的概念和实践等，并提供相应的代码示例。
"We won't be distracted by comparison if we are captivated with purpose.—— Bob Goff"
在本文的前两部分中，我获取了Fitbit的睡眠数据并对其进行预处理，将这些数据分为训练集、验证集和测试集，除此之外，我还训练了三种不同的机器学习模型并比较了它们的性能。
大多机器学习算法不能处理特征丢失，因此先创建一些函数来处理特征丢失的问题。前面，你应该注意到了属性total_bedrooms有一些缺失值。有三个解决选项：
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：
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 转自：博客园 作者：jasonfreak 连接：http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5720137.html 1 Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解 2 如何调参？ 2.1 调参的目标：偏差和方差的协调 2.2 参数对整体模型性能的影响 2.3 一个朴实的方案：贪心的坐标下降法 2.3
---- Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解 2 如何调参？ 2.1 调参的目标：偏差和方差的协调 2.2 参数对整体模型性能的影响 2.3 一个朴实的方案：贪心的坐标下降法 2.3.1 Random Forest调参案例：Digit Recognizer 2.3.1.1 调整过程影响类参数 2.3.1.2 调整子模型影响类参数 2.3.2 Gradient Tree Boosting调参案例：Hackat
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。
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。
前面我们通过对论文中的公式详细解读，一步步推导了XGBoost的优化目标以及建树方法。下面我们就来动手实践，拿真实的数据来手动计算，并且使用python来实现一个简易的XGBoost。
在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化？
今天我们分享的主要目的就是通过在 Python 中使用命令行和配置文件来提高代码的效率
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。
本文是一个极度适合入门数据分析的案例，采用的是经典数据集：泰坦尼克数据集(train部分)，主要内容包含：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
