一、在运行XGboost之前，必须设置的三种类型参数。1.General parameters：一般参数。设定boosting过程中使用哪种booster，常用的booster有树模型（tree）和线性模型（linear model）booster [default=gbtree] 有两中模型可以选择gbtree和gblinear。(树模型-线性模型)silent [default=0] 
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2024-05-28 11:05:07
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超参数的调整，基本有两种方案，一是固定其他参数，从最重要的参数开始，一一调节，缺点是，参数之间可能互相制衡；二是比较合适超参数少的情况，几个超参数同时调节，通过遍历或者随机的方法， 如果找到某个大的区域效果好，则细化这个大的区域继续找，缺点是参与同时调节的超参数不能太多。对难调的深度学习网络，还有一种方法，是先训练一个简单的模型，依此为基础。贪心监督预训练和贪心逐层无监督预训练下面是几个基本参数调
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2024-09-25 10:46:04
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特征工程是机器学习当中很重要的部分，可以帮助我们设计、创建新特征，以便模型从中提取重要相关性。本文将记录并持续更新相关特征工程的工具包介绍，包括自动模型选择和超参数调优等各方面。· FeaturetoolsFeaturetools 是一个开源的Python 库，用于自动化特征工程。自动特征工程能够缩减时间成本，构建更优秀的预测模型，生成更有意义的特征，还能防止数据泄漏(data leakage)。
超参数调优方法网格搜索随机搜索贝叶斯优化 超参数搜索算法一般包括以下要素： 目标函数，即算法需要最大化、最小化的目标；搜索范围，一般通过上限和下限来确定；算法的其他参数网格搜索最简单，应用最广泛的超参数搜索算法 通过查找搜索范围内的所有的点来确定最优值 如果采用较大的搜索范围以及较小的步长，网格搜索有很大概率找到全局最优值 这种搜索方案十分消耗计算资源和时间，特别是需要调优的超参数比较多的时候
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2024-04-01 13:40:44
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常规参数General Parametersbooster[default=gbtree]:选择基分类器，可以是：gbtree,gblinear或者dart。gbtree和draf基于树模型，而gblinear基于线性模型。slient[default=0]：是否有运行信息输出，设置为1则没有运行信息输出。nthread[default to maximum number of threads a
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2024-09-13 22:11:39
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从0到1Python数据科学之旅1、Xgboost对GBDT的优化算法层面 1.XGB增加了正则项，能够防止过拟合。正则项为树模型复杂度，通过叶子节点数量和叶节点的值定义树模型复杂度。 T为叶子节点的数量，这T个叶子节点的值，组成了T维向量ω。 2.XGB损失函数是误差部分是二阶泰勒展开，GBDT 是一阶泰勒展开。因此损失函数近似的更精准。 3. XGB对每颗子树增加一个参数，使得每颗子树
xgboost优点正则化并行处理？灵活性，支持自定义目标函数和损失函数，二阶可导缺失值的处理剪枝，不容易过拟合内置了交叉验证参数的设置 params = {
'booster': 'gbtree',
'objective': 'multi:softmax', # 多分类的问题
'num_class': 10, # 类别
explain的所有参数id： 编号select_type: 查询类型table: 表type： &nb
基于XGBOOST的电能消耗预测数据探索分析（EDA）数据读取数据可视化评价指标（metric）训练集测试集（train_test_split）基线模型（baseline）建立时序特征（time series）数据建模XGBoost 模型特征重要性测试集预测结果分析测试集的评测指标第一个月的预测结果根据error降序排序按照abs_error 降序排序按照abs_error 升序排序最好和最差的
1、通用参数控制XGBoost的宏观功能名称解释默认值补充booster选择每次迭代的模型gbtreegbtree：基于树gbliner：线性模型slient控制是否输出信息=1: 不会输出=0: 输出输出能够更好的理解模型nthread线程数，=系统核数如果你希望使用CPU全部的核，那就不要输入这个参数，算法会自动检测它2、Booster参数尽管有两种booster可供选择，我这里只介绍tree
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2024-09-26 08:16:53
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目标值与所有的特征之间存在线性关系。线性回归于逻辑回归类似，不同的是，逻辑回归在线性回归的基础上加了逻辑函数，从而将线性回归的值从实数域映射到了0-1，通过设定阀值，便实现了回归的0-1分类，即二分类。残差满足正态分布的最大似然估计，详情可百度。 线性回归损失函数：${{l}_{w}}=\sum\limits_{i=1}^{n}{{{\left( {{y}_{i}}-X_{i}W \right)
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2024-10-12 16:07:14
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XGBoost的优点想必已经不言而喻了，还不了解XGBoost的小伙伴，或者需要复习的小伙伴，送你一个传送门：干货|一文读懂横扫Kaggle的XGBoost原理与实战(一)然鹅，XGBoost并不是一拿来就是万能的，很多时候我们还需要对其参数进行调整，这样才能让我们的模型效果达到最优。下面是参数结合部分，建议配合代码食用，效果更佳，代码传送门：https://github.com/caijie12
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2024-10-25 09:02:45
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以下参数来自xgboost.sklearn 下的XGBClassifier。一、参数含义n_estimators: 弱分类器的数量。booster：用于指定弱学习器的类型，默认值为 ‘gbtree’，表示使用基于树的模型进行计算。还可以选择为 ‘gblinear’ 表示使用线性模型作为弱学习器。learning_rate：指定学习率。默认值为0.3。推荐的候选值为：[0.01, 0.015, 0.
population_size : 整数，可选(默认值=1000)种群规模(每一代个体数目即初始树的个数)。generations : 整数，可选(默认值=20)要进化的代数。tournament_size : 整数，可选(默认值=20)进化到下一代的个体数目(从每一代的所有公式中，tournament_size个公式会被随机选中，其中适应度最高的公式将被认定为生存竞争的胜利者，进入下一代。tou
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2024-06-11 22:12:35
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回归问题：输出是实数分类问题：输出是固定的离散值在一个模型中，m表示训练集的数量，x表示输入，y表示输出，上标(i)表示数据在训练集中的索引。单变量的线性回归：使用梯度下降（gradient descent）的算法，调节θ的值。设定初始的θ值，然后逐步改变θ，使J(θ1，θ2)减小，直到达到最小值。每个参数是同步下降的。α称为learning rate，学习速率。既不能太小也不能太大，太小会导致θ
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2024-10-23 11:47:45
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在awk中常用的内置函数大概分为：数值函数、字符函数、时间函数、二进制操作函数、数组函数、自定义函数等。数值函数 常用的数值函数主要有int、rand、srand、sqrt等。详细如下所示：函数说明int(expr)对数字进行取整sqrt(expr)返回数值的平方根rand()生成0~1的随机数srand([expr])使用指定的条件做为种子生成随机数，如条件未指定，则使用时间做为种子，
优化超参数子集以实现目标。Intuition优化是在实验中微调超参数以优化特定目标的过程。它可能是一个涉及计算的过程，具体取决于参数的数量、搜索空间和模型架构。超参数不仅包括模型的参数，还包括来自预处理、分割等的参数（选择）。当查看所有可以调整的不同参数时，它很快就变成了一个非常大的搜索空间。然而，仅仅因为某些东西是超参数并不意味着需要调整它。lower=True修复一些超参数（例如在预处理期间）
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2024-08-23 15:45:48
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from xgboost import XGBClassifierXGBClassifier(base_score=0.5, booster='gbtree', colsample_bylevel=1,
colsample_bynode=1, colsample_bytree=1, gamma=0, learning_rate=0.1,
max_delta_step
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2024-06-19 15:06:46
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EXtjs中 Window 窗体常用属性
一、属性
plain：布尔类型，true表示强制与背景色保持协调，默认值为false。
resizable：布尔类型，用户是否可以调整窗体大小，默认值为true表示可以调整大小。
maxinizable：布尔类型，true表示显示最大化按钮，默认值为false。
maxim
XGBoost的参数XGBoost的作者把所有的参数分成了三类： 1、通用参数：宏观函数控制。 2、Booster参数：控制每一步的booster(tree/regression)。 3、学习目标参数：控制训练目标的表现。---------------------- 分别介绍-----------------------1. 通用参数1.1、booster[默认gbtree
