LightGBM详解LightGBM原理GOSSEFB直方图算法问题一：如何将特征值映射到bin中？问题二：如何构建直方图直方图作差加速leaf-wise分裂策略LightGBM加速的原因LightGBM的优劣点优点劣处LightGBM的参数 尽管XGBoost和pGBRT等对GBDT有所改善，但是LightGBM认为在数据量大、特征多的时候，XGBoost和pGBRT等的有效性和可拓展性
机器学习神器：GBDT+lr
原创
2021-11-20 16:02:59
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赛题：赛题以医疗数据挖掘为背景，要求选手使用提供的心跳信号传感器数据训练模型并完成不同心跳信号的分类的任务。数据实例： Lightgbm模型介绍：基本单位是决策树，通过多个决策树进行最终结果判断。lgb采用的是生长方法是leaf-wise learning，减少了计算量，当然这样的算下下也需要控制树的深度和每个叶节点的最小的数据量，从而减少over fit。分裂点，xgb采取的是预排序的方法，而l
# 使用 TensorFlow 和 LightGBM 进行机器学习的完整指南
在快速发展的机器学习领域，TensorFlow 和 LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是两个非常流行的工具。TensorFlow 主要用于深度学习，而 LightGBM 则是专注于提升方法的高效实现。本文将详细介绍如何结合这两个工具进行机器学习，特别是如何使用它们来进行分
原创
2024-09-17 06:07:01
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# 理解机器学习中的输入特征和输出特征
在机器学习领域，特征（features）是影响模型性能的关键因素。输入特征和输出特征是构建模型的基础。本文将深入探讨什么是输入特征和输出特征，并通过示例代码帮助你理解这些概念。
## 什么是输入特征？
输入特征是模型在训练和预测时所需的直接数据。它们是用于描述情境的变量，模型利用这些变量进行预测。例如，在房价预测模型中，输入特征可能包括房屋面积、卧室数
小结
xgb小结感觉这里还是应该好好弄弄，真正的理解才能更好的使用，学长说xgb的论坛要更火爆一些，一般提了bug会有很多的大佬回复，但是lgb，哈哈，没人回复。。比谁好用，那就比谁的论坛更加火爆，来啊，比 啊，xgb秒杀全场啊~树的复杂度可以用如树的深度，内部节点个数，叶节点个数等 来衡量。** XGBoost中正则项用来衡量树的复杂度：树的叶子节点个
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2024-03-29 22:37:29
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文章目录1. 概述1.lgb.cv函数使用方法(1)参数(2)param需要填写的参数2.GridSearchCV调参第一步：学习率和迭代次数第二步：确定max_depth和num_leave第三步：确定min_data_in_leaf和max_bin in第四步：确定feature_fraction、bagging_fraction、bagging_freq第五步：确定lambda_l1和lam
算法与数据结构的关系是密切相关的，如果只说数据结构，不说算法，那么就不会知道数据结构有何作用。算法（Algorithm）算法的定义算法是解决特定问题求解步骤的描述，在计算机中表现为指令的有限序列，并且每条指令表示一个或多个操作。就像没有包治百病的药一样，没有通用的算法。 算法的特性算法具有五个基本特性：输入、输出、有穷性、确定性和可行性。输入输出特性：算法具有零个或多个输入。算法至少有一
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2023-10-19 21:36:15
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# 项目方案：构造离散变量特征以优化机器学习模型
## 项目背景
在机器学习项目中，数据预处理是一个至关重要的环节。特别是对于离散变量特征（categorical features），它们的构造与转换直接影响模型的性能。本项目旨在研究并实施多种构造离散变量特征的方法，以提高模型的准确性和鲁棒性。
## 项目目标
1. 理解离散变量的性质及其在机器学习中的重要性。
2. 探索多种构造离散变量
今天给各位小伙伴带来的是sklearn库中的用于特征选择的函数，根据不同的需求，选择不同的特征选择方法。小编在这里总结了常用的几种特征选择方法函数及其用法，大家快快收藏起来吧！特征选择篇1、方差选择法使用方差选择法，先要计算各个特征的方差，然后根据阈值，选择方差大于阈值的特征。函数：sklearn.feature_selection.VarianceThreshold用法：from
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2024-06-13 06:38:22
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特征选择代码下载本文主要介绍sklearn中进行特征选择的方法。sklearn.feature
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2022-12-17 19:45:58
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CMFA_Net: A cross-modal feature aggregation network for infrared-visible image fusion（CMFA_Net: 用于红外-可见光图像融合的跨模态特征聚合网络）在这项工作中，开发了一个无监督的跨模态特征聚合网络 (CMFA_Net)，该网络有效地探索内部特征之间的潜在相关性，并处理这些信息以融合令人满意的图像。首先，提出
《特征工程入门与实践》 笔记 目录《特征工程入门与实践》 笔记特征构建1.检查数据集2.填充分类特征2.1 处理分类数据2.2 处理定量数据2.3 放入流水线同时填充3.编码分类变量3.1 定类等级的编码3.2定序等级的编码3.3 连续特征分箱3.4 组装流水线4.扩展数值特征多项式特征 特征构建1.检查数据集查看数据集各列的类型和等级，等级分类参见特征工程系列（二）特征理解2.填充分类特征2.1
Trait是自 PHP 5.4.0 起添加的一个新特性，是 PHP 多重继承的一种解决方案。例如，需要同时继承两个 Abstract Class， 这将会是件很麻烦的事情，Trait 就是为了解决这个问题。下面是一个例子，类Demo同时继承了Test1、Test2：<?php
trait Test1{
public function add($a, $b){
echo
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2023-10-18 20:35:47
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# R语言中的机器学习特征变量可视化
## 引言
在机器学习的过程中，特征变量（Feature Variables）是模型性能的关键因素之一。选取合适的特征变量能够显著提高模型的准确性和效率。本文将介绍如何在R语言中使用`featurePlot`函数可视化特征变量，帮助读者更好地理解其在分类问题中的作用。
## 什么是特征变量？
特征变量是用于训练模型的数据特征，它们用于预测目标变量的值。
原创
2024-08-31 05:15:50
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高维数据包括的检测变量越来越多，如基因表达数据中检测到的基因数目、扩增子测序
原创
2023-04-26 09:21:48
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1 引入 俗话说，“巧妇难为无米之炊”。在机器学习中，数据和特征便是“米”，模型和算法则是“巧妇”。没有充足的数据、合适的特征，再强大的模型结构也无法得到满意的输出。 特征工程，顾名思义，是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。从本质上来讲，特征工程是一个表示和展现 ...
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2021-07-21 16:28:00
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# 机器学习中的特征对称性
机器学习的核心是从数据中学习模式，而特征选择是这一过程中至关重要的一步。在特征选择中，特征对称性是一种重要的概念。简单来说，特征对称性是指在给定的特征中，某些特征或其组合在不同的条件下应该保持相同的表现。这种对称性可以帮助我们提高模型的泛化能力，减少过拟合的风险。
## 特征对称性的基本概念
在机器学习中，特征对称性往往表现为输入特征与目标变量之间一种结构性的联系
特征选择基本概念特征选择如何进行特征选择子集搜索前向搜索后向搜索双向搜索子集评价基于评价准则划分特征选择方法过滤式选择包裹式选择嵌入式选择 基本概念特征选择和提取的目的： 经过选择或变换，组成识别特征，尽可能保留分类信息，在保证一定分类精度的前提下，减少特征维数，使分类器的工作既快又准。基本任务：如何从许多特征中找出那些最有效的特征。特征的类别：物理的、结构的、数学的三类。物理和结构特征：容易被
特征聚合机器学习是当前机器学习领域中的一个热门话题，它主要涉及如何将多种特征数据有效整合以提高模型的性能和预测能力。通过特征聚合，数据不仅更为紧凑，还能揭示出隐藏在数据背后的重要信息。在这篇博文中，我将分享解决特征聚合机器学习问题的过程。
我们先从背景定位开始，了解特征聚合的重要性和技术定位。在这一部分，我将通过一个【四象限图】来展示不同机器学习场景下的匹配度。
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