前言
现在神经网络的运用越来越流行了，即使在结构化数据领域神经网络也随着数据量的增大而逐渐替代传统机器学习方法，能够创建一个基础的深度神经网络解决问题对一个合格的算法工程师来说变得越来越关键了。我就从一个初学者的角度出发，对我们常见的回归问题运用神经网络对和集成学习大杀器XGBoost进行预测效果对比。
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1. 首先要理解Boost和Gradient Boost。 前者是在算法开始时候，，为每一个样本赋上一个相等的权重值，也就是说，最开始的时候，大家都是一样重要的。在每一次训练中得到的模型，会使得数据点的估计有所差异，所以在每一步结束后，我们需要对权重值进行处理，而处理的方式就是通过增加错分类点的权重，这样使得某些点如果老是被分错，那么就会被“严重关注”，也就被赋上一个很高的权重。然后等
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2024-07-02 23:32:24
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xgb_trained_model = xgb.train(params, train_xgb_split, 500, watch_list, early_stopping_rounds=50, verbose_eval=10)importance = xgb_trained_model.get_fscore()temp1 = []temp2 = []for k in importanc...
原创
2022-07-19 11:46:42
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Tensorflow线性回归开发流程： 1.准备好相关数据的 特征值和目标值 2.建立模型，随机初始化准备一个权重w，一个偏置b，模型的参数必须用变量去命名 3.求损失函数，还有相关的均方误差 4.梯度下降去优化损失过程 指定学习率Tensorflow运算API矩阵运算 tf.matmul(x, w)平方 tf.square(error)均值 tf.reduce_mean(error)梯度下降AP
Logistic回归＆Softmax回归算法Ch05 1. Logistic回归1.1 Logistic回归及似然函数1.2 最大似然/极大似然函数的随机梯度1.3 极大似然估计与Logistic回归目标函数1.4 θ参数求解1.5 算法设置2. Softmax回归2.1 Softmax算法原理2.2 Softmax算法损失函数2.3 Softmax算法梯度下降法求解3. 总结4. 代码5. 补充
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2024-03-21 09:25:56
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线性回归、逻辑回归可以解决分类问题(二分类、多分类)、回归问题。主要技术点线性回归 高斯分布 最大似然估计MLE 最小二乘法的本质Logistic回归 分类问题的首选算法重要技术 梯度下降算法 最大似然估计 特征选择 交叉验证一、线性回归y=ax+b (一个变量)两个变量的情况 使用极大似然估计解释最小二乘 误差满足中心极限定理误差ε (i) (1≤i≤m)是独
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2024-03-30 15:38:04
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如果数据集的特征比样本点还多（）怎么办？是否还可以使用线性回归来做预测？答案是否定的，因为在计算 为了解决这个问题，统计学家引入了岭回归（ridge regression）的概念。简单说来，岭回归就是在矩阵 上加一个 使得矩阵非奇异，进而能对 岭回归最先用来处理特征数多于样本数的情况，现在也用于在估计中加入偏差，从而得到更好的估计。这里通过引入 $\lambda $ 限制了所有 之和，通过引
逻辑回归特征重要性查看LR模型也就是逻辑回归模型，作为一个简单的常用的模型，其有
原创
2022-07-18 15:16:08
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1.Python语言1.1 Python语言的基本概念Python 是一种极少数能兼具 简单 与 功能强大 的编程语言。你将惊异于发现你正在使用的这门编程语言是如此简单，它专注于如何解决问题，而非拘泥于语法与结构官方对 Python 的介绍如下：
Python 是一款易于学习且功能强大的编程语言。 它具有高效率的数据结构，能够简单又有效地实现面向对象编程。Python 简洁的语法与动态输入之
1, GBDT与LR融合的原理：假设Tree1、Tree2为通过GBDT模型学出来的两颗树，x为一条输入样本，遍历两棵树后，x样本分别落到两颗树的叶子节点上，每个叶子节点对应LR一维特征，那么通过遍历树，就得到了该样本对应的所有LR特征。决策树的每个内部节点代表对某一属性的一次测试，每条边代表一个测试结果，叶节点代表某个类或类的分布。由于一棵树的每条路径，是通过最小化均方差等方法最终分割出来的有区
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2024-04-10 12:57:34
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方法特征重要性是指特征对目标变量的影响程度，即特征在模型中的重要性程度。判断特征重要性的方法有很多，下面列举几种常用的方法：1. 基于树模型的特征重要性：例如随机森林（Random Forest）、梯度提升树（Gradient Boosting Tree）等模型可以通过计算每个特征在树模型中被使用的次数或者被用来进行分裂的重要性，来衡量特征的重要性。2. 基于线性模型的特征重要性：例如线性回归（L
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2023-11-11 19:55:34
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python注释 用处：注释用来书写一些解释性信息，对代码的逻辑作用等作出描述 单行注释、多行注释 1 # 这是单行注释，注释内容与# 之间要空一格
2
3 print("hello world!") # 这是代码后的注释，与代码之间要空两格
4
5
6 '''
7 这是多行注释，用三个单引号引起来
8 '''
9
10 """
11 这是多行注释，用三个双引号引起
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2024-08-02 20:49:47
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XGB 内置的三种特征重要性计算方法1weightxgb.plot_importance 这是我们常用的绘制特征重要性的函数方法。其背后用到的贡献度计
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2023-05-18 17:07:15
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx在机器学习实践中，我们要经常用到xgboost框架去训练数据，然后用训练得到的模型再去预...
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2021-10-25 15:16:21
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入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。目录一、XGBoost简介二、XGBoost原理1、基本组成元素2、整体思路（1）训练过程——构建XGBoost模型 （2）测试过程3、目标函数（1）最初的目标函数（2）推导4、从目标函数到特征划分准则 + 叶子节点的值的确定（1）
# 使用Python实现逻辑回归特征重要性排序
在数据科学和机器学习的领域中，特征重要性排序是一项不可或缺的任务，它帮助我们理解模型是如何做出预测的以及哪些特征对模型的预测最为重要。在本文中，我们将使用Python中的逻辑回归模型来进行特征重要性排序。以下是整个流程的概述，并提供具体代码示例来帮助你完成任务。
## 流程概述
首先，我们来看一下实现特征重要性排序的步骤。我们将这些步骤以表格的
最近我们被客户要求撰写关于生态学建模的研究报告，包括一些图形和统计输出。 相关视频：R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例
R语言生存分析Survival analysis原理与晚期肺癌患者分析案例 ，时长08:41引言本文是一个简短的教程，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。本教程的目的是帮助你学习如何在R中开
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2024-09-10 09:37:03
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简介：GBDT 的全称是 Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升树，在传统机器学习算法中，GBDT算的上TOP3的算法。想要理解GBDT的真正意义，那就必须理解GBDT中的Gradient Boosting 和Decision Tree分别是什么？ 1. Decision Tree：CART回归树 首先，GBDT使用的决策树是CART回归树，无论是处理
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2024-04-18 13:57:03
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在采用决策树算法建立模型的场景中，例如GBDT、XGBoost、LightGBM、Random Forest等，我们习惯通过Feature Importance指标作为特征筛选的重要方法之一。从特征定量分析的可解释性角度来讲，这种方法实现过程方便，且评估逻辑简单，因此在决策树的实际建模场景中应用较为广泛。 针对Feature Importance的应用，虽然实践效果较好，但仍存在一定的缺点，主要体
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2024-04-12 11:55:45
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聊聊feature_importances_ 1 背景2 原理2.1 文字版2.2 公式版2.3 面试遇到的问题 3 Python实现3.1 解决mac下用jupyter绘图不显示中文的问题3.2 一个神奇的函数：np.argsort 4 参考 1 背景 在运用树模型建模的时候，常用的一个sklearn的子库就是看特征重要性，也就是f
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2024-01-04 06:06:30
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