说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+代码讲解），如需数据+代码+文档+代码讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景 如今已是大数据时代，具备大数据思想至关重要，人工智能技术在各行各业的应用已是随处可见。GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策
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2023-08-17 17:14:00
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投稿：hebedich 字体：[增加 减小] 类型：转载 时间：2014-10-20
本篇文章将介绍如何将语句组织成函数，以及参数概念以及在程序中的用途,需要的朋友可以参考下
Pythond 的函数是由一个新的语句编写，即def，def是可执行的语句--函数并不存在，直到Python运行了def后才存在。
函数是通过赋值传递的，参数通过赋值传递给函数
def语句将创建一个函数对象并将其赋值给
文章目录前言一、选择排序二、快速排序三、二分查找四、广度优先搜索五、贪婪算法总结关于Python技术储备一、Python所有方向的学习路线二、Python基础学习视频三、精品Python学习书籍四、Python工具包+项目源码合集①Python工具包②Python实战案例③Python小游戏源码五、面试资料六、Python兼职渠道 前言这篇文章主要介绍了如何用Python实现几种常见算法，文中代
1 日志相关概念1.1 日志的作用程序调试了解程序运行是否正常故障分析与问题定位用户行为分析1.2 日志的等级 等级含义DEBUG最详细的日志信息，典型应用场景是问题诊断INFO信息详细程度仅次于 DEBUG，通常只记录关键节点信息，用于确认一切都是按照我们预期的那样进行工作WARNING当某些不期望的事情发生时记录的信息（如，磁盘可用空间较低），但是此时应用程序还是正常运行的ERROR由于一个
# LightGBM分类：Python实现与应用
在机器学习的众多算法中，LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）以其高效性和出色的性能受到广泛欢迎。它是由微软开发的一种基于树的统计学习模型，特别适用于分类和回归问题。本文将通过Python示例代码深入探讨LGBM分类，并使用mermaid语法展示类图和状态图，以帮助读者更好地理解其工作原理。
## 什
# Python lgbm回归实现指南
## 引言
欢迎来到Python lgbm回归实现指南！本文将帮助你了解如何使用LightGBM库来实现回归问题。如果你是一名刚入行的开发者，不用担心，我们会从头开始，一步一步地指导你完成。首先，让我们来看一下整个实现过程的流程图。
## 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>经验丰富的开发者: 请求帮助实现py
原创
2023-12-04 06:24:27
117阅读
# Python LightGBM Regressor: A Comprehensive Guide
LightGBM is a powerful gradient boosting framework that is designed for efficiency and scalability. It is known for its speed and accuracy, making i
原创
2024-03-31 05:56:44
53阅读
# 导入必要的库
import logging
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_a
原创
2024-08-02 14:12:43
86阅读
在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：>>> L = [x * x for x in range(10)]>>> L[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]>
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2024-10-12 20:46:52
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# 实现Python LGBM模型部署指南
## 一、流程概述
为了实现Python LGBM模型的部署，我们需要完成以下步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
| ---- | ----------------- | ------------------------------ |
| 1 | 数据准备
原创
2024-03-29 05:41:19
243阅读
# Python LGBM调参指南
## 简介
本文将向您介绍如何使用Python中的LightGBM（LGBM）库进行调参，以提高模型的性能。如果您是一名刚入行的小白，不要担心，我们将一步步教会您实现Python LGBM调参的过程。
### 步骤概述
首先，让我们来看一下整个调参的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 初步建
原创
2024-07-13 07:50:13
105阅读
# Python LGBM 的 metric
LightGBM 是一个基于决策树算法的快速、分布式、高性能梯度提升框架。在机器学习和数据科学领域，LightGBM 被广泛应用于分类和回归问题。在 LightGBM 中，metric 是一种评估模型性能的指标，可以帮助我们了解模型的表现如何，从而调整模型的参数和优化模型的训练过程。
在 Python 中，我们可以使用 LightGBM 库来构建和
原创
2024-06-02 03:30:11
219阅读
# 用Python的LGBM预测
在金融市场中，价格的预测一直是投资者关注的焦点。传统的方法往往需要大量的数据处理和分析，而现代的机器学习算法可以帮助我们更准确地预测价格。
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种基于决策树的梯度提升框架，是一种快速、高效、分布式的机器学习算法。在Python中，我们可以使用LightGBM来进行
原创
2024-06-19 04:00:36
312阅读
UFLDL深度学习笔记 （二）Softmax 回归本文为学习“UFLDL Softmax回归”的笔记与代码实现，文中略过了对代价函数求偏导的过程，本篇笔记主要补充求偏导步骤的详细推导。1. 详细推导softmax代价函数的梯度经典的logistics回归是二分类问题，输入向量$ x{(i)}\in\Re$ 输出0,1判断\(y^{(i)}\in{\{0,1\}}\)，Softmax回归模型是一种多
Python的lgbm参数详解
在这篇文章中，我将详细讲解LightGBM（Ligh Gradient Boosting Machine）的参数配置及其对模型性能的影响。LightGBM在处理大型数据集时，具有很强的性能优势，通过合理设置参数，我们能够显著提升模型的准确率和训练效率。接下来，我将从环境准备开始，逐步带您深入了解。
### 环境准备
**软硬件要求**
| 组件
# Python LGBM 查看特征名
在进行机器学习模型训练时，查看特征名是非常重要的一步，可以帮助我们更好地理解数据和模型的训练过程。LightGBM（LGBM）是一种高效的梯度提升框架，常用于解决分类、回归等问题。本文将介绍如何在Python中使用LGBM查看特征名。
## 安装LightGBM
首先，我们需要安装LightGBM库。可以通过pip来进行安装：
```bash
pip
原创
2024-03-19 05:45:31
329阅读
标题@[TOC]我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：全新的界面设计 ，将会带来全新的写作体验；在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式，Markdown 将代码片显示选择的高亮样式 进行展示；增加了 图片拖拽 功能，你可以将本地的图片直接拖拽到编辑区域直接展示；全新的 KaTeX数学公式 语法；增加了
XGB和LGB区别：1、直方图优化，对连续特征进行分桶，在损失了一定精度的情况下大大提升了运行速度，并且在gbm的框架下，基学习器的“不精确”分箱反而增强了整体的泛化性能；（XGB也提出了类似的近似分位数算法，对特征进行分桶，即找到l个划分点，将位于相邻分位点之间的样本分在一个桶中。在遍历该特征的时候，只需要遍历各个分位点，从而计算最优划分。从算法伪代码中该流程还可以分为两种，全局的近似是在新生成
参数详解from sklearn import linear_model
linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', dual=False, tol=0.0001, C=1.0,
fit_intercept=True, intercept_scaling=1,
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2024-09-02 15:51:47
49阅读
1. 问题的由来我们在运行代码的时候，总是期望可以获得更多的信息，并记录潜在错误。我们不妨可以使用Logging模块来代替常见的print语句，以此来协助帮助我们进行简洁的日志输出。2. 为什么需要使用Logging模块Logging模块允许我们获取特定代码中错误调试信息。对于一些小型项目，简单的print操作有助于帮主我们协助定位语句中的错误。但在一些更加复杂的项目中，比如某些项目中含有多个函数
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2023-08-16 18:03:58
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