命名空间大约来说，命名空间就是一个容器，其中包含的是映射到不同对象的名称。你可能已经听说过了，Python中的一切——常量，列表，字典，函数，类，等等——都是对象。这样一种“名称-对象”间的映射，使得我们可以通过为对象指定的名称来访问它。举例来说，如果指定一个简单的字符串 a_string = "Hello string",我们就创建了一个对象“Hello string”的引用，之后我
转载
2024-08-31 17:15:49
32阅读
# Python LightGBM模型
LightGBM是一种高效的梯度提升框架，它以高准确率和快速训练速度而闻名。LightGBM可以处理大规模数据集，并且可以在相对较短的时间内训练出高质量的模型。本文将介绍如何使用Python中的LightGBM库，以及如何构建和训练一个LightGBM模型。
## LightGBM简介
LightGBM是一种基于决策树的梯度提升框架。与其他梯度提升框架
原创
2023-09-13 18:33:51
299阅读
用lgb保存模型遇到了几个坑，在这里记录一下。
在用Lightgbm.LGBMClassifier训练生成模型时，Scikit-learn 官网上建议的两种方式：
1.pickle方式
这里我写了保存和加载两种方式：
import pickle
def pkl_save(filename,file):
output = open(filename, 'wb')
pickle.
原创
2021-07-13 09:36:49
4905阅读
# 如何实现lightgbm分类模型python
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现lightgbm分类模型。我们将通过一系列步骤来完成这个任务，并确保你能够理解每一个步骤的含义和必要性。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(拆分数据集)
B --> C(构建模型)
C --> D(训练模型
原创
2024-04-30 05:10:03
142阅读
## Python中使用LightGBM模型进行调用
LightGBM是一种快速、分布式的梯度提升框架，它具有高效的性能和良好的准确度。在机器学习和数据挖掘任务中，LightGBM经常被用来解决各种问题，如分类、回归、排序等。本文将介绍如何在Python中使用LightGBM模型进行调用。
### 安装LightGBM
首先，我们需要安装LightGBM库。在Python中，可以使用pip命
原创
2023-09-20 14:34:40
356阅读
## python lightGBM回归模型
### 介绍
LightGBM是一种高效的梯度提升框架，常用于解决分类和回归问题。它基于决策树算法，具有快速训练速度和高准确性的特点。本文将介绍如何使用Python中的LightGBM库构建一个回归模型。
### 算法原理
LightGBM使用了一种称为“基于直方图的决策树”的算法来构建模型。它通过将特征值分为离散的bin，然后基于这些bin进
原创
2023-09-06 10:30:11
524阅读
# Python LightGBM 模型评估指南
随着机器学习的普及，LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）因其高性能和高效率而受到越来越多数据科学家的青睐。LightGBM 是一个基于梯度提升框架的高效实现，特别适用于处理大规模数据。本文将介绍如何评估使用 LightGBM 构建的模型，包括模型训练、预测以及性能评估等环节。我们将通过实际代码示例来详
目录一、传统树模型1、决策树和回归树模型2、AdaBoost框架与提升树3、Bagging框架与随机森林4、Boosting和Bagging二、深度树模型1、TDM2、TEM3、JTM4、BSAT5、Deep Retrieval一、传统树模型1、决策树和回归树模型决策树模型可看作if-else指令集合，通过对特征空间的划分来完成分类或回归任务。通常用信息熵、基尼系数、均方误差、方差等，来衡量混乱程
接着上一回的工作，用kmeans聚类之后，感觉肘部法则有些问题，今天又看了一遍代码，发现fit（）函数的参数输错了，应该输入归一化之后的X_norm今天查阅了各种同学的分享，太多了，就不给出链接了，对聚类算法的评估，我筛选了下面三种方法第一种 SSE 样本距离最近的聚类中心的距离总和 （簇内误差平方和） 只对单个族中的数据分析，族与族之间的关系没有涉及 所以可能有一定的问题 在sklearn中直接
转载
2024-09-21 08:56:58
21阅读
%s 字符串string="hello"
#%s打印时结果是hello
print "string=%s" % string # output: string=hello
#%2s意思是字符串长度为2，当原字符串的长度超过2时，按原长度打印，所以%2s的打印结果还是hello
print "string=%2s" % string
构建并评价分类模型分类是指构造一个分类模型，输入样本的特征值，输出对应的类别，将每个样本映射到预先定义好的类别。分类模型建立在已有类标记的数据集上，属于有监督学习。在实际应用场景中，分类算法被用于行为分析、物品识别、图像检测等。1、使用sklearn估计器构建分类模型在数据分析领域，分类算法很多，其原理千差万别，有基于样本距离的最近邻算法，有基于特征信息熵的决策树，有基于 bagging 的随机森
转载
2023-10-10 11:35:38
121阅读
鸢尾花----聚类Python鸢尾花数据集通常用于分类问题， 这些模型都可以通过Python中的Scikit-learn库进行实现。同时，也可以对这些模型进行参数调优以提高模型的准确性。 Logistic Regression（逻辑回归）： 逻辑回归是一种二分类模型，它可以用于预测某种物品是否属于某个类别。例如，可以使用逻辑回归来预测鸢尾花是否为Setosa。 Decision Tree（决策树）
转载
2023-06-08 22:09:05
134阅读
# Python输出ks统计结果
## 概述
在数据分析和模型评估中，KS统计是一种常用的评估指标。它用于衡量模型在二分类问题中对正负样本的区分能力。本文将教你如何使用Python实现对模型输出的KS统计结果的输出。
## 步骤
下面是实现“Python输出ks统计结果”的整个流程。我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 引入所需的库
原创
2024-01-03 13:15:24
210阅读
# 如何使用Python实现LightGBM回归模型
## 一、整体流程
下面是实现LightGBM回归模型的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------|
| 1 | 安装必要的库 |
| 2 | 导入数据集 |
| 3 | 数据预处理 |
| 4
原创
2024-07-14 05:56:02
162阅读
我认为投资专业的学生只需要两门教授得当的课堂：如何评估一家公司，以及如何考虑市场价格。——巴菲特01 引言本文延续“手把手教你使用Python的TA-Lib”系列，以资金流量指标(MFI)为例，使用Python编写简单的回测框架，着重介绍动量指标(Momentum Indicators)及其运用。前面推文【手把手教你】股市技术分析利器之TA-Lib(一)主要探讨了重叠指标的相关原理与Python实
一. 简介1.1. 什么是LightGBM 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。 因为他是基于决策树算法的，它采用最优的leaf-wise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depth-wise或者level-wise而不是leaf-wise。因此，在LightGBM算法中，
简单介绍原因：普通的RNN（Recurrent Neural Network）对于长期依赖问题效果比较差，当序列本身比较长时，神经网络模型的训练是采用backward进行，在梯度链式法则中容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题。解决：针对Simple RNN存在的问题，LSTM网络模型被提出，LSTM的核心是修改了增添了Cell State，即加入了LSTM CELL，通过输入门、输出门、遗忘门把上一时
转载
2024-04-01 11:23:29
227阅读
文 | 吹牛 Z本文从RFM模型概念入手，结合实际案例，详解Python实现模型的每一步操作，并提供案例同款源数据，以供同学们知行合一。注：想直接下载代码和数据的同学可以空降文末看这篇文章前源数据长这样：学完后只要敲一个回车，源数据就变成了这样：是不是心动了？OK，闲话少叙，我们来开动正餐！RFM，是一种经典到头皮发麻的用户分类、价值分析模型，同时，这个模型以直白著称，直
转载
2023-12-21 20:21:33
48阅读
文章目录GPU简介GPU 与 CPU 的区别并行性矢量处理和标量处理矢量处理标量处理Vertex shader 和 Fragment shaderVertex shaderFragment shaderTBR, TBDR 与 IMRIMRTBREarly-ZTBDR(Tile-Based Deferred Rendering)HSR(Hidden Surface Removal)总结PowerV
### Python实现LightGBM回归预测模型
本文将介绍如何使用Python实现LightGBM回归预测模型。LightGBM是一个基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法，它在训练速度和准确性方面有着优势，并且支持并行化。下面是实现该模型的步骤和代码示例。
#### 步骤概览
下面的表格展示了整个实现过程的步骤概览：
|
原创
2023-08-24 19:47:10
2122阅读
