CART（Classification and Regression Trees）是一种常用的决策树算法，既可以用于分类问题，也可以用于回归问题。CART分类树的主要思想是通过递归地将数据集划分为更小的子集，使得每个子集内的样本属于同一类别。与C4.5算法不同，CART分类
我大致分了下面几个步骤1、选择想要爬取的网站之前那个网站有标签，所以我按照那个爬的，实际上没有必要，随便一个IT新闻网站都可以爬的！而且上一次的爬取网站有很大的问题就是它不能加载太多数据，加载个200次，就基本卡死了！所以我们尽量要找到一个有页数下表的列表类型的网页，要不然就是有“下一页”或“下一篇新闻”类似的链接的网页。下面是提供参考的网站：(1)、IT之家(大概可以爬到700条数据，数据大致横
# 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
目录 支持向量机0. 前言1. 算法综述2. 算法原理3. 基本步骤3. 分步解释4. 代码实例支持向量机0. 前言一般来说，我们进行机器学习大致上有三种算法:1.监督式学习 监督式学习算法包括一个目标变量(也就是因变量)和用来预测目标变量的预测变量(相当于自变量)。通过这些变量，我们可以搭建一个模型，从而对于一个自变量得到对应的因变量。重复训练这个模型直到它能在训练数据集上达
本文介绍multi-class分类任务中的模型评估指标及其使用Python的实现方式（包括使用sklearn进行实现，以及使用原生Python函数进行实现的操作）。本文使用的示例是在英文多标签文本分类数据集AAPD数据集上，使用fastText包运算得到的多标签分类结果，与真实标签之间计算对应的指标结果（原则上使用one-label标签应该也能这么算，我就不另写了）。本文第一节将介绍相应数据的处理
# 如何使用 Python 实现 LightGBM
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个高效的梯度提升框架，广泛用于分类、回归和排序问题。对于刚入行的小白来说，了解并使用 LightGBM 会极大提升你的模型效率。接下来，我们将一步一步详细讲解如何在 Python 中实现 LightGBM 模型。
## 流程概述
在开始之前，我们先总结一下
# 使用 LightGBM 进行机器学习建模的指南
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种开源的高效梯度提升框架，广泛用于分类和回归任务。它以快速的训练速度和较低的内存使用而著称。对于刚入行的小白来说，使用 LightGBM 可能会显得稍微复杂，但掌握了基本流程后，就会变得容易许多。本文将帮助你一步一步学会如何实现 LightGBM 的 Pyth
# 使用Python实现LightGBM的完整指南
LightGBM是一款高效的梯度提升机（GBM）框架，常用于处理大规模数据和高维特征。本文将为你提供一个详细的流程，教你如何使用LightGBM进行机器学习任务。我们会逐步引导你完成从数据准备到模型预测的过程。
## 整体流程
以下是使用LightGBM的基本步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-10-30 09:36:39
614阅读
机器学习算法day04_Logistic回归分类算法及应用课程大纲Logistic回归分类算法原理Logistic回归分类算法概述Logistic回归分类算法思想Logistic回归分类算法分析算法要点Logistic回归分类算法案例案例需求Python实现Sigmoid函数返回回归系数线性拟合线Logistic回归分类算法补充线性逻辑回归的数学原理
# LightGBM特征选择代码实现方法
## 一、整体流程
为了实现LightGBM特征选择，我们需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
erDiagram
确定目标变量 --> 读取数据 --> 数据预处理 --> 拆分数据集 --> 模型训练 --> 特征选择
```
1. **确定目标变量**：首先确定需要预测的目标变量是什么，这将决定我们要选择哪些特征进行建模。
原创
2024-07-11 05:03:37
266阅读
导读： 本文总结了一些常用的除线性回归模型之外的模型，其中包括一些单模型及集成学习器。保序回归、多项式回归、多输出回归、多输出K近邻回归、决策树回归、多输出决策树回归、AdaBoost回归、梯度提升决策树回归、人工神经网络、随机森林回归、多输出随机森林回归、XGBoost回归。保序回归保序回归或单调回归是一种将自由形式的直线拟合到一系列观测值上的技术，这样拟合的直线在所有地方都是非递减(
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2024-05-07 20:55:18
217阅读
作者：豌豆花下猫今天来聊一聊这个话题——子类化内置类型可能会出问题？！ 1、内置类型有哪些？在正式开始之前，我们首先要科普一下：哪些是 Python 的内置类型？根据官方文档的分类，内置类型（Built-in Types）主要包含如下内容： 详细文档：https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html其中，有大家熟知的数字类型、序列类型、文本类型、映
分类：将数据映射到预先定义好的类回归：用属性的历史数据预测未来趋势二者的主要区别：分类模式采用离散预测值（如类标号），回归模式采用连续的预测值。基本思路：首先将数据分成训练集和测试集，通过对历史训练集的训练，生成一个或多个分类器，将这些分类器应用到测试集中，就可以对分类器的性能和准确性做出评判。如果效果不佳，则或者重新选择训练集，或者调整训练模式，直到分类器的性能和准确性达到要求为止。最后将选出的
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2024-02-19 21:40:44
42阅读
目录word embedding语言表示语言模型词的分布式表示word2vec以前的word嵌入方法在今天仍然很重要Word2Vec等方法的局限针对NLP中的一些基本概念和知识，做一些摘记word embedding语言表示语言表示研究的是如何把自然语言文本转化为可以被算法模型处理的数据目前使用得比较多的语言表示方法被称为：“基于词的分布式表示（distributed representation
本文主要主要讨论了softmax的代价函数及其梯度的求解过程，最后给出了之于多分类任务的选型意见
LR是一个传统的二分类模型，它也可以用于多分类任务，其基本思想是：将多分类任务拆分成若干个二分类任务，然后对每个二分类任务训练一个模型，最后将多个模型的结果进行集成以获得最终的分类结果。一般来说，可以采取的拆分策略有：one vs one策略
在这篇文章中，我们将实现一个类似于Kim Yoon的用于句子级别分类的卷积神经网络模型的模型。本文提出的模型在一系列文本分类任务（如情感分析）中实现了良好的分类性能，并已成为新文本分类体系结构的标准基线。我假设您已经熟悉应用于NLP的卷积神经网络的基础知识。如果没有，我建议首先阅读了解NLP的卷积神经网络，以获得必要的背景知识。数据和预处理我们将在这篇文章中使用的数据集是电影评论数据集：下载地址（
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2024-09-24 19:25:09
31阅读
# Python实现LightGBM二分类预测
## 引言
在机器学习的众多算法中，LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）以其高效的训练速度和优秀的预测性能而受到广泛欢迎。本文将介绍如何使用Python实现LightGBM进行二分类预测，并附带相关的代码示例和可视化图示。
## 环境准备
在开始之前，请确保您已经安装了以下Python库：
``
原创
2024-10-14 05:55:17
467阅读
目前，市场上很多玩家都已经成功构建了MapReduce工作流程，每天可以处理TB级的历史数据，但是在MapReduce上跑数据分析真的太慢了。所以我们给大家介绍利用批处理和流处理方法的Lambda架构，本文中将利用Apache Spark(Core，SQL，Streaming)，Apache Parquet，Twitter Stream等实时流数据快速访问历史数据。Apache Hadoop简史A
# 使用 LightGBM 进行回归分析的完整流程
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个高效的梯度提升框架，特别适用于大规模数据集和高维数据。本文将指导你如何使用 Python 和 LightGBM 实现回归任务。我们会通过一个具体的流程进行讲解。
## 流程概览
下面是进行 LightGBM 回归分析的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-11-01 05:55:57
164阅读
