1、嵌套
选择器p{ }: 为所有 p 元素指定一个样式。（默认，，也就是说可以被改变样式）.marked{ }: 为所有 的元素指定一个样式。.marked p{ }: 为所有 元素内的 p 元素指定一个样式。（区别于第一种，必须有class属性地址<div ></div>p.ma
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2024-05-21 18:05:31
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用GBDT构建组合特征一、理论Facebook在2014年发表“Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook”，论文中提出经典的GBDT+LR的模型结构，开启特征工程模型化、自动化的新阶段。文章提出采用GBDT自动进行特征筛选和组合，进而生成新的特征向量，再把该特征向量作为LR模型的输入，预测CTR，模型结构如下图所示。其中
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2024-04-29 19:55:09
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关于GBDT的算法原理和实例讲解可见：GBDT算法原理以及实例讲解GBDT总结下面是涉及到的GBDT的面试问答：基本原理通过多轮迭代，每轮迭代产生一个弱分类器（利用CART回归树构建），每个分类器在上一轮分类器的残差基础上进行训练。最后将这些弱分类器线性组合成一个强学习器。GBDT如何做特征选择？遍历样本的特征，对于每个特征，遍历样本的切分点，选择最优的特征的最优切分点；判断最优时使用平方误差。使
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2024-05-05 18:50:06
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是新朋友吗？记得先点蓝字关注我哦～作者介绍知乎@王多鱼京东的一名推荐算法攻城狮。主要负责商品推荐的召回和排序模型的优化工作。一、GBDT算法原理Gradient Boosting Decision Tree（GBDT）是梯度提升决策树。GBDT模型所输出的结果是由其包含的若干棵决策树累加而成，每一棵决策树都是对之前决策树组合预测残差的拟合，是对之前模型结果的一种“修正”。梯度提升树既
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2023-10-04 20:58:19
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第一次知道网格搜索这个方法，不知道在工业中是不是用这种方式1.首先从步长和迭代次数入手，选择一个较大的步长，和较小的迭代次数。可以将步长设置为0.1，迭代次数从20-100网格搜索。2.找到最合适的迭代次数，对决策树最大深度max_depth和内部节点再划分所需最少样本数min_samples_split进行网格搜索，最大深度3-15，样本100-800。3.找到一个最大深度，由于min_samp
通过实践以下内容，使用GBDT生成新的特性，与原特性合并后，进行模型预测，AUC的分数不一定比原数据要高，所以通过测试后选择是否使用此方法。实际问题中，可直接用于机器学习模型的特征往往并不多。能否从“混乱”的原始log中挖掘到有用的特征，将会决定机器学习模型效果的好坏。引用下面一句流行的话： 特征决定了所有算法效果的上限，而不同的算法只是离这个上限的距离不同而已。 本文中我将介绍Facebook
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2024-03-26 17:37:30
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1.背景LR属于线性模型，容易并行化，可以轻松处理上亿条数据，但是学习能力十分有限，需要大量的特征工程来增加模型的学习能力。但大量的特征工程耗时耗力同时并不一定会带来效果提升。因此，如何自动发现有效的特征、特征组合，弥补人工经验不足，缩短LR特征实验周期，是亟需解决的问题。一般通过笛卡尔积进行两两相乘再进行降维得到特征组合，但事先不知道哪两个特征之间有关联，当特征几万个或者更多时，该方法很难实现。
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2023-11-02 08:06:25
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问题在数据处理中经常会遇到特征太多造成的计算负担和一些其他的影响，如过拟合等，不但使得预测结果不准确，还消耗计算时间。所以特征选择就显得非常重要了。特征选择：从给定的特征集合中选取出相关特征子集的过程成为“特征选择”。通过这一操作，不仅能够减少特征的维度，也能得到更能体现目标值的几个特征。在周志华的《机器学习》中第十一章对于特征选择也是有所提到。在文章中大佬对于特征选择的方法分为三类：过滤式（fi
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2024-04-03 20:16:22
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做一个完整的机器学习GUI框架，需要考虑诸多可能出现的场景，未能及时更新，完整的算法构建与评估仍需后续展示。目前在做一些特征选择及可解释AI的一些相关工作，而后期这也将成为GUI的重要部分。本文将以过滤式特征为主线，对其原理及实战展开介绍，希望能提供理解。为什么需要特征选择？特征选择，也称特征子集选择，是指从M个特征中选择N个特征使得模型预测性能有所提升，同时，降低特征维度，使得模型的计算效率大幅
Introduction 介绍 Feature selection is the selection of reliable features from the bundle of large number of features. Having a good understanding of feature selection/ranking can be a great asset for a
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2023-12-11 11:58:56
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gbdt选择特征其实就是CART Tree的生成过程。gbdt的弱分类器默认选择的是CART TREE。其实也可以选择其他弱分类器的，选择的前提是低方差和高偏差。假设我们目前总共有 M 个特征。第一步我们需要从中选择出一个特征 j，做为二叉树的第一个节点。然后对特征 j 的值选择一个切分点 m. 一
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2019-05-15 22:26:00
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实际问题中，可直接用于机器学习模型的特征往往并不多。能否从“混乱”的原始log中挖掘到有用的特征，将会决定机器学习模型效果的好坏。引用下面一句流行的话： 特征决定了所有算法效果的上限，而不同的算法只是离这个上限的距离不同而已。 本文中我将介绍Facebook最近发表的利用GBDT模型构造新特征的方法1。 论文的思想很简单，就是先用已有特征训练GBDT模型，然后利用GBDT模型学习到的树来构造新特
# Python GBDT 特征选择的实现指南
在数据科学和机器学习中，特征选择是提升模型性能的重要步骤。这里，我们将介绍如何利用梯度提升决策树（GBDT）来进行特征选择。本文将涵盖整个流程，并逐步提供代码示例和解释。
## 实现流程
我们可以将整个特征选择过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所需的库和数据 |
| 2
原创
2024-10-31 07:07:34
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首先要说的是这篇paper主要参考了2001年SIGKDD的论文《A Preprocessing Scheme for High-Cardinality Categorical Attributes in Classification and Prediction Problems》。确实，从时间上来看这篇paper已经属于一篇比较老的paper了，我之所以能翻到这么老的paper是因为在2017
文章目录【人工智能概论】 XGBoost应用——特征筛选一. 梯度提升算法是如何计算特征重要性的？二. 动手绘制特征的重要性2.1 特征关键度分数 *feature_importances_*2.2 应用举例2.3 特征关键度排序可视化显示 *plot_importance*2.4 应用举例2.5 解决plot_importance和feature_importance获得的特征排序不同三. 基
02-05 GBDT+LR思维导图纲要FFM模型采用引用特征域的方式增强了模型的特征交叉能力，但是它只能做二阶的特征交叉，更高维度将会产生组合爆炸和计算复杂度过高的问题。而Facebook提出的GBDT+LR组合模型可以有效地处理高维特征组合和筛选的问题。GBDT+LR组合模型的结构一句话概括：它利用GBDT自动进行特征筛选的组合，进而生成新的离散特征向量；再把该特征向量当作LR模型输入，预估CT
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2024-06-26 11:07:37
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1. GBDT + LR 是什么本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型，所以可以用来解决二分类问题。这个方法出自于Facebook 2014年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook 。2. GBDT + LR 用在哪GBDT+LR 使用最广泛的场景是CTR点击率预估
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2024-07-31 18:10:21
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特征选择 (feature_selection) 目录特征选择 (feature_selection)Filter1. 移除低方差的特征 (Removing features with low variance)2. 单变量特征选择 (Univariate feature selection)2.1 卡方(Chi2)检验2.2 Pearson相关系数 (Pearson Correlati
1. RF
随机森林基于Bagging的策略是Bagging的扩展变体，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（相比普通通bagging多了特征采样）；3、构建决策树；4、随机森林投票（平均）。 在构建决策树的时候，RF的每棵决策树都最大可能的进行生长而不进行剪枝；在对预测输出进行结合时，RF通常对分类问题使用简
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2024-08-19 19:52:00
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# 使用GBDT进行特征选择的Python教程
在机器学习的过程中，特征选择是一个重要的步骤，它能帮助我们提高模型的性能，减少过拟合，并降低计算复杂度。梯度提升决策树（GBDT）是一种流行的特征选择方法。本文将带你深入了解如何使用Python实现GBDT特征选择。我们将通过以下几个步骤进行。
## 流程概述
以下是使用GBDT进行特征选择的流程表：
| 步骤 | 描述 |
|------|
