在数据层面的一些正负采样，业务层面一些数据筛选，以及异常值的处理后。我们进行模型训练，同时需要对模型进行参数的调整，以提升模型的精度。笔者就一些现有的调参框架进行汇总。一、贝叶斯调参pip install bayesian-optimization一般使用步骤构建一个funcLGB_bayesian:入参为需要调整的参数用参数训练模型输出评估评估指标(越大越好)设定参数的范围bounds_LGB初
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2024-01-20 05:26:17
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# 贝叶斯调优与Spark的结合
在现代数据科学和机器学习中，模型的调优至关重要。贝叶斯调优（Bayesian Optimization）是一种高效的超参数优化方法，尤其适用于评估代价高昂的函数。这种方法以概率模型为基础，通过不断搜索更新，逐步找到最优解。在大数据处理方面，Apache Spark 是一个强大的工具。本文将探讨如何结合贝叶斯调优和Spark进行模型的高效优化，并给出代码示例。
原创
2024-10-26 06:54:49
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一、贝叶斯公式朴素贝叶斯思想：对于待分类的项，求解在此项出现的条件下其他各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此项属于哪个类别定义贝叶斯定理是关于随机事件 A 和 B 的条件概率： 其中P(A|B)是在 B 发生的情况下 A 发生的可能性。在贝叶斯定理中，每个名词都有约定俗成的名称：P(A)是 A 的先验概率，之所以称为“先验”是因为它不考虑任何 B 方面的因素。
P(A|B)是已知 B 发生后 A
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2023-12-14 10:36:00
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机器学习模型中有大量需要事先进行人为设定的参数，比如说神经网络训练的batch-size，XGBoost等集成学习模型的树相关参数，我们将这类不是经过模型训练得到的参数叫做超参数(Hyperparameter)。人为的对超参数调整的过程也就是我们熟知的调参。机器学习中常用的调参方法包括网格搜索法(Grid search)和随机搜索法(Random search)。网格搜索是一项常用的超参数调优方法
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2024-07-06 06:26:32
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机器学习|朴素贝叶斯算法（一）-贝叶斯简介及应用机器学习|朴素贝叶斯算法（二）-用sklearn实践贝叶斯机器学习|朴素贝叶斯算法（三）-深入理解朴素贝叶斯原理一、 贝叶斯贝叶斯简介：贝叶斯（RE V Thomas Bayes），英国数学家。
贝叶斯算法源于用来-解决一个“逆向概率”的问题。贝叶斯要解决的问题： 正向概率：假设袋子里面有N个白球，M个黑球，闭着眼伸手去摸球，摸出白球的概率是多少 逆
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2024-06-14 10:04:02
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今天这篇文章和大家聊聊朴素贝叶斯模型，这是机器学习领域非常经典的模型之一，而且非常简单，适合初学者入门。朴素贝叶斯模型，顾名思义和贝叶斯定理肯定高度相关。之前我们在三扇门游戏的文章当中介绍过贝叶斯定理，我们先来简单回顾一下贝叶斯公式： 我们把P(A)和P(B)当做先验概率，那么贝叶斯公式就是通过先验和条件概率推算后验概率的公式。也就是寻果溯因，我们根据已经发生的事件去探究导致事件发生的
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2024-03-07 19:32:47
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本节旨在介绍模型核查方法，从以下三个方面阐述：背景，主要介绍模型核查的逻辑，引出后验预测核查；介绍后验预测核查的过程；通过 rethinking 包实现一个二项分布的例子。1. 背景在建模方法上，乔治·博克斯的观点广为流传：
"Remember that all models are wrong; the practical question is how wrong do they hav
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2024-07-04 22:07:19
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阅读本文默认具有一定的概率数理统计与随机过程基础。假设我们有一个机器学习模型M（如XGBoost，SVM，神经网络等），其超参数为记为$x_i$，则每对M进行评估的结果可记为$y_i=f(x_i)$，在这里$y_i$可以是LOSS等评价指标。问题在于如何选择超参数找到我们的最优超参数$x^*$，使得：\[x^* = \arg \max _ { \mathbf { x } \in \mathcal
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2024-06-18 17:12:53
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# 使用PySpark实现朴素贝叶斯分类
朴素贝叶斯分类器是一种简单且高效的机器学习算法，广泛应用于文本分类、情感分析等领域。PySpark是Apache Spark的Python API，便于处理大数据集，并使得机器学习变得更加高效。本文将介绍如何使用PySpark实现朴素贝叶斯分类，并提供相应的代码示例。
## 环境准备
首先，我们需要确保PySpark和相关依赖包已安装。可以通过以下命
原创
2024-09-10 05:01:41
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LightGBM是一种高效的梯度提升决策树算法，广泛应用于机器学习和数据科学领域。它的快速训练和高准确率使得它成为处理大规模数据集的理想选择。然而，LightGBM的性能极大依赖于其参数设置，因此，我决定使用贝叶斯搜索进行参数调优，以帮助我找出最佳配置。
> “我们在处理客户的数据时总是希望效果最好，但很长一段时间我们并未找到合适的模型参数。” — 用户反馈
### 参数解析
在进行Ligh
今天这篇还是讲特征工程那一堆事，准确点说是数据预处理范畴内的，在做PCA降维时，我发现利用方差过滤出的主成分和利用PCA降维得到的主成分对应位置的方差有些不同:VarianceThreshold:[90370.21684180899, 55277.04960170764, 51395.858083599174]
PCA:[176251.93379431,74196.48270488,55716.2
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2024-09-12 14:20:35
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本节内容：贝叶斯算法概述贝叶斯推导实例贝叶斯拼写纠错实例垃圾邮件过滤实例贝叶斯实现拼写检查器1、贝叶斯算法概述 2、贝叶斯推导实例 3、贝叶斯拼写纠错实例 4、垃圾邮件过滤实例 &
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2023-11-14 10:50:19
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GridSearchCV调参-----------------太慢，效果也不好 这里结合Kaggle比赛的一个数据集，记录一下使用贝叶斯全局优化和高斯过程来寻找最佳参数的方法步骤。1.安装贝叶斯全局优化库从pip安装最新版本pip install bayesian-optimization2.加载数据集import pandas as pd
import numpy as np
from skle
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2024-02-02 20:55:19
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目录参考文献：简介贝叶斯优化方法为什么好贝叶斯优化的适用条件贝叶斯优化的历史与在神经网络中的应用贝叶斯优化基本原理与流程贝叶斯优化的经典变种及其文章Python中的贝叶斯优化库贝叶斯优化的缺点和解决办法贝叶斯优化算法（高斯回归过程）优化目标优化流程与核心步骤、核心函数高斯过程采集函数（acquisition function）实例阐述受约束的贝叶斯优化贝叶斯优化的一个完整例子TPE算法（Tree
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2024-04-18 14:52:03
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贝叶斯优化 （BayesianOptimization）1 问题提出神经网咯是有许多超参数决定的，例如网络深度，学习率，正则等等。如何寻找最好的超参数组合，是一个老人靠经验，新人靠运气的任务。穷举搜索 Grid Search 效率太低；随机搜索比穷举搜索好一点；目前比较好的解决方案是贝叶斯优化1.1 贝叶斯优化的优点贝叶斯调参采用高斯过程，考虑之前的参数信息，不断地更新先验；网格搜索未考虑之前的参
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2024-08-11 16:11:48
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目录1. 基于Bayes_opt实现GP优化1.1 定义目标函数1.2 定义参数空间1.3 定义优化目标函数的具体流程4. 定义验证函数（非必须）5. 执行实际优化流程2. 基于HyperOpt实现TPE优化2.1 定义目标函数2.2 定义参数空间2.3 定义优化目标函数的具体流程2.4 定义验证函数（非必要）2.5 执行实际优化流程3. 基于Optuna实现多种贝叶斯优化3.
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2024-07-08 10:21:22
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简单的调参法：网格搜索、简单随机抽样贝叶斯优化：假设有一系列观察样本，并且数据是一条接一条地投入模型进行训练（在线学习）。这样训练后的模型将显著地服从某个函数，而该未知函数也将完全取决于它所学到的数据。因此，我们的任务就是找到一组能最大化学习效果的超参数，即求最大化目标函数值的参数。算法流程：贝叶斯优化根据先验分布，假设采集函数（Acquisition function）而学习到目标函数的形状。在
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2024-03-15 08:11:40
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# 使用 Python 实现贝叶斯调参的步骤解析
在机器学习模型的开发过程中，调参是一个必不可少的环节，而贝叶斯优化是一种有效的调参方法。对于初学者来说，理解和实现贝叶斯调参可能会有些挑战。本文将为你详细介绍如何使用 Python 实现贝叶斯调参，包括过程的每一步以及相应的代码示例。
## 调参流程概述
以下是贝叶斯调参的基本流程：
| 步骤 | 说明
目录一、交叉验证二、网格搜索三、贝叶斯优化 建模的整个过程中最耗时的部分是特征工程（含变量分析），其次可能是调参，所以今天来通过代码实战介绍调参的相关方法：网格搜索、贝叶斯调参。一、交叉验证 &nbs
0. 关于调参0.1. 超参数在机器学习的上下文中，超参数（hyper parameters）是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下，需要对超参数进行优化，给学习机选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。例如深度学习中的学习率、批次大小（batch_size）、优化器（optimizer）等，XGBoost算法中的最大的树深度（max_depth）、子样本比
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2024-02-05 13:56:50
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