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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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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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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发现后面设置参数的时候，原生接口和sklearn的参数混在一起了，现在修改为 def run_xgboost(data_x,data_y,random_state_num):
train_x,valid_x,train_y,valid_y = train_test_split(data_x.values,data_y.values,test_size=0.25,random_st
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2024-04-29 20:45:53
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选择弱评估器：参数booster在XGB中，除了使用梯度提升树（默认gbtree）以外，还可以使用gbtlinear和dart。 在原库中，在xgb.train()中输入xgb_model进行选择（但是注意这个参数只能由params参数导入！）；sklearn中在xgb.XGBregressor()输入booster进行选择。 如果数据是线性的，可以使用gbtlinear。XGB目标函数：重要参数
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2024-07-11 12:01:53
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这一篇博客的内容是在上一篇博客Scikit中的特征选择，XGboost进行回归预测，模型优化的实战的基础上进行调参优化的，所以在阅读本篇博客之前，请先移步看一下上一篇文章。我前面所做的工作基本都是关于特征选择的，这里我想写的是关于XGBoost参数调整的一些小经验。之前我在网站上也看到很多相关的内容，基本是翻译自一篇英文的博客，更坑的是很多文章步骤讲的不完整，新人看了很容易一头雾水。
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2024-03-03 22:22:29
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本篇博客的大纲：导入相关的库/模块初始化xgb.XGBRegressor模型的默认参数按照顺序，每次选取一个或多个相关参数，给出取值区间，进行GridSearch针对网格搜索给出的最佳参数，再划定更详细的区间，将最优参数精细化找到所有属性的最佳参数，与原始模型进行结果对比，验证是否提高了模型的精度一、相关的库/模块import pandas as pd
import numpy as np
fro
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2024-04-29 12:47:43
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在JVM启动参数中，可以设置跟内存、垃圾回收相关的一些参数设置，默认情况不做任何设置JVM会工作的很好，但对一些配置很好的Server和具体的应用必须仔细调优才能获得最佳性能。通过设置我们希望达到一些目标： GC的时间足够的小GC的次数足够的少发生Full GC的周期足够的长 前两个目前是相悖的，要想GC时间小必须要一个更小
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2023-09-05 22:22:58
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这篇文章按照原文的分节，共分为三个部分，其中本章介绍第一部分。 1、简介与XGboost 2、参数理解 3、参数调优关于XGBoost的参数，发现已经有比较完善的翻译了。故本文转载其内容，并作了一些修改与拓展。 原文链接见： XGBoost参数XGBoost的参数可以分为三种类型：通用参数、booster参数以及学习目标参数General parameters：参数控制在提升（boost
1. 参数调整 每个机器学习算法包含一系列参数，勇于调整算法来控制模型。一般来说随着算法复杂度的增加，调整参数会越多，更难于理解。下面几个例子为流行的分类算法调参方法：1）逻辑回归：无2）knn：要平均的近邻数目3）决策树：划分标准、树的最大深度、划分需要的最少样本数。4）核函数SVM：核函数类型、核函数系数、惩罚参数。5）随机森林
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2024-01-04 07:04:24
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首先上版本号：ES 版本：6.5.4一般来说ES 的默认参数已经能够满足大部分场景需求，不需要也不建议我们去调节。但是根据不同的业务场景我们还是可以做一些系统调优，接下来针对常用的参数总结如下:1、_routing 参数作用是将文档路由到不同的分片，默认是根据hash(document’s _id ) 进行路由的，默认情况，如果
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2024-03-05 04:03:06
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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
一、堆内存参数配置-Xms10g ：JVM启动时申请的初始堆内存值-Xmx20G ：JVM可申请的最大Heap值-Xmn3g ： 新生代大小，一般设置为堆空间的1/3 1/4左右，en/from=eden/t
原创
2022-10-27 11:03:16
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前言Spark SQL里面有很多的参数，而且这些参数在Spark官网中没有明确的解释，可能是太多了吧，可以通过在spark-sql中使用set -v 命令显示当前spar...
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2021-06-10 20:56:41
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文章目录一、HDFS参数调优hdfs-site.xml二、YARN参数调优yarn-site.xml三、mapreduce的优化方法 一、HDFS参数调优hdfs-site.xml1、调整namenode处理客户端的线程数dfs.namenode.handler.count=20 * log2(Cluster Size)2、编辑日志存储路径dfs.namenode.edits.dir设置与镜像文
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2023-09-01 08:18:49
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SparkSQL性能调整 SparkSQL 优化 1.广播JOIN表 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold，默认10485760（10M） 在内存够用的情况下提高其大小，可以将join中的较小的表广播出去，而不用进行网络数据传输. 2.合理配置spark.sql.shuffle.partition设置shuffle并行度； 3. 缓存表 对于一条SQL语句中可能
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2023-09-18 21:28:44
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调整以下参数，可以大幅度改善Redis集群的稳定性：
为何大压力下要这样调整？ 最重要的原因之一Redis的主从复制，两者复制共享同一线程，虽然是异步复制的，但因为是单线程，所以也十分有限。如果主从间的网络延迟不是在0.05左右，比如达到0.6，甚至1.2等，那么情况是非常糟糕的，因此同一Redis集群一定要部署在同一机房内。 这些参数的具体值，要视具体的压力而定，而且和消息的大小相
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2024-05-30 11:35:59
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文章目录1、通用优化策略1.1 通用最小化法则1.2 职责单一原则1.3 其他2、写性能调优2.1 基本原则2.2 优化手段2.2.1 增加 flush 时间间隔，2.2.2 增加`refresh_interval`的参数值2.2.3 增加Buffer大小，2.2.4 关闭副本2.2.5 禁用swap2.2.6 使用多个工作线程2.2.7 避免使用稀疏数据2.2.8 `max_result_wi
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2024-05-22 23:40:55
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