上篇《深恶痛绝的超参》已经介绍了很多实用的调参方式，今天来看一篇更有趣的跳槽方法，用ML的方式调ML的模型我们用我们熟悉的模型去调我们熟悉的模型，看到这里很晕是不是，接下来我们就看看XGBoost如何调XGBoost。
原创
2021-07-12 15:47:23
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
原创
2023-09-28 14:16:53
533阅读
1. XGBoost简介 XGBoost的全称是eXtreme Gradient Boosting，它是经过优化的分布式梯度提升库，旨在高效、灵活且可移植。XGBoost是大规模并行boosting tree的工具，它是目前最快最好的开源 boosting tree工具包，比常见的工具包快10倍以上 ...
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2021-10-16 02:02:00
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1. XGBoost简介 XGBoost的全称是eXtreme Gradient Boosting，它是经过优化的分布式梯度提升库，旨在高效、灵活且可移植。XGBoost是大规模并行boosting tree的工具，它是目前最快最好的开源 boosting tree工具包，比常见的工具包快10倍以上 ...
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2021-10-16 02:02:00
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#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Aug 19 13:19:26 2017@author: luogan"""import pandas as pd#df = pd.read_excel('data.xlsx')from sklearn.preprocessing import L...
原创
2023-01-12 23:51:21
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XGBoost的核心原理在于使用损失函数的梯度信息来逐步优化模型，同时加入正则化项以防止过拟合，使得模型在保持高精度的
XGBoost实战XGBoost实战XGBoost实战
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2021-08-02 14:28:38
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XGboost简介XGboost简介XGboost简介
原创
2021-08-02 14:30:04
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全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏） python数据挖掘系列教程安装xgboost目前还不能pip在
原创
2023-05-19 12:48:04
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“无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础读取XGBo...
原创
2022-09-10 01:14:45
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XGBoost核心思想是多个基础模型的线性拟合，基础模型使用CART树(我喜欢)，因为CART树普遍来讲要比线性基础模型的效果要好。 首先，xgboost采用的是加法训练，也就是要确定第t颗树最优，先确定第t-1颗树最优，依次类推。所以，其目标函数: 表示经过第t轮迭代后的模型预测值， 表示已知t-1个基础模型得到预测值; 表示第t个基础模型( ,w是叶子的向量、q是树的结构), 寻找一个使目标函
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2022-11-24 12:16:40
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https://github.com/dmlc/treelite
原创
2022-08-08 09:02:09
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初看Xgboost，翻了多篇博客发现关于xgboost原理的描述实在难以忍受，缺乏逻辑性，写一篇供讨论。
——以下是抛砖引玉。 观其大略，而后深入细节，一开始扎进公式反正我是觉得效率不高，还容易打消人的积极性。
首先说下决策树
决策树是啥？ 举个例子，有一堆人，我让你分出男女，你依靠头发长短将人群分为两拨，长发的为“女”，短发为“男”，你是不是依靠一个指标“头发长短”将人群进行了划分，你就形成
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2021-07-09 15:29:48
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初看Xgboost，翻了多篇博客发现关于xgboost原理的描述实在难以忍受，缺乏逻辑性，写一篇供讨论。——以下是抛砖引玉。 观其大略，而后深入细节，一开始扎进公式反正我是觉得效率不高，还容易打消人的积极性。
首先说下决策树决策树是啥？ 举个例子，有一堆人，我让你分出男女，你依靠头发长短将人群分为两拨，长发的为“女”，短发为“男”，你是不是依靠一个指标“头发长短”将人群进行了划分，你就形成了一
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2022-02-03 11:18:11
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#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Aug 19 13:19:26 2017@author: luogan"""import pandas as pd#df = pd.read_excel('data.xlsx')from sklearn.preprocessing import LabelEncoderfr
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2023-01-13 06:36:41
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