高创新 | [24年新算法]NRBO-XGBoost回归+交叉验证基于牛顿拉夫逊优化算法-XGBoost多变量回归预测
原创
2024-04-19 12:10:14
485阅读
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...
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2023-01-12 23:51:21
147阅读
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
原创
2021-08-02 14:28:38
770阅读
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
599阅读
“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
3743阅读
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
456阅读
#!/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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前置python3和Conda的安装 python3在mac下配置 Conda 安装 安装xgboost 系统默认是安装在.
原创
2023-07-12 20:09:55
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流程图如下所示：
```mermaid
flowchart TD
A[安装Spark] -- 使用命令行 -- B[配置环境变量]
B -- 使用命令行 -- C[下载xgboost包]
C -- 使用命令行 -- D[解压xgboost包]
D -- 使用命令行 -- E[编译xgboost]
E -- 使用命令行 -- F[配置Spark参数]
原创
2023-12-18 08:02:14
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（搬运）XGBoost中参数调整的完整指南（包含Python中的代码） 介绍如果事情不适合预测建模，请使用XGboost。XGBoost算法已成为许多数据科学家的终极武器。它是一种高度复杂的算法，功能强大，足以处理各种不规则的数据。使用XGBoost构建模型很容易。但是，使用XGBoost改进模型很困难（至少我很挣扎）。该算法使用多个参数。要改进模型，必须进行参数调整。很难得到像实际问题
