机器学习-------用决策树回归器构建房价评估模型
刚开始学习机器学习的朋友肯定特别蒙,这个东西确实也特别无聊,尤其看到了一些算法什么的,一个头两个大,所以说,要静下心来,慢慢学 ,用心来,不骄不躁
下面有哪些不懂的地方,还有写的错误的地方,欢迎大家指出,谢谢
最近几十年，房价一直是中国老百姓心中永远的痛，有人说，中国房价
本篇对XGBoost主要参数进行解释，方括号内是对应scikit-learn中XGBoost算法模块的叫法。提升参数虽然有两种类型的booster，但是我们这里只介绍tree。因为tree的性能比线性回归好得多，因此我们很少用线性回归。eta [default=0.3, alias: learning_rate]学习率，可以缩减每一步的权重值，使得模型更加健壮： 典型值一般设置为：0.01-0.2
文章目录使用源码参考博文（有思考）1. 概述（摘录与理解）2. XGBoost建树的过程3. XGBoost目标函数以及loss function的构建4. XGBoost论文的创新点在构建回归树的解释5. XGBoost代码中参数的理论解释疑问池 使用源码https://github.com/Jenniferz28/Time-Series-ARIMA-XGBOOST-RNN 感谢作者。参考博文
一、xgboost模型函数形式 xgboost也是GBDT的一种，只不过GBDT在函数空间进行搜索最优F的时候，采用的是梯度下降法也就是一阶泰勒展开；而xgboost采用的是二阶泰勒展开也就是牛顿法，去每次逼近最优的F，泰勒展开越多与原函数形状越接近，比如在x0处进行展开，其展开越多，x0附近与原函数值越接近，且这个附近的区域越大。另外一个xgboost加入了正则化项，有效防止过拟合。 xgbo
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2024-03-27 11:59:36
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目录前言XGBoost原理模型函数形式目标函数回归树的学习策略树节点分裂方法(Split Finding）精确贪心算法近似算法数据缺失时的分裂策略XGBoost的其它特性XGBoost工程实现优化之系统设计块结构(Column Block)设计缓存访问优化算法"核外"块计算小结前言XGBoost的全称是eXtreme(极端) Gradient Boosting，是一个是大规模并行的 boostin
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2024-05-21 10:22:37
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使用XGBoost训练模型，并保存。
原创
2022-01-06 19:12:52
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使用Java读取Python训练并保存的XGBoost模型文件，并进行数据预测。
原创
2022-01-07 10:11:57
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# 加载XGBoost模型
## 引言
XGBoost是一种常用的机器学习算法，特别适用于分类和回归问题。在Java中使用XGBoost模型进行预测需要加载模型并使用模型进行预测。本文将介绍如何使用Java加载XGBoost模型，并提供一些代码示例帮助理解。
## XGBoost简介
XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种基于梯度提升决策树（GBDT）的
原创
2023-10-25 14:35:03
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0 前言xgboost本身是集成树模型，在了解其原理之前，先对树模型的机器学习基础知识做一定介绍。监督学习元素（1）学习模型（即已知x,求出y的模型表达式） 比如：线性模型； 逻辑回归模型；（2）参数 从数据当中学习得到模型参数。（3）目标函数 包含两部分：损失函数+正则项损失函数是衡量模型拟合训练数据的能力。 在训练数据上的损失函数，有多种形式：比如平方损失、逻辑回归损失；正则项是衡量模型复杂度
数据挖掘竞赛中通常用到的模型包括xgboost、lightgbm，SVM等。掌握每种模型的原理是学会应用模型的前提条件。因此，本篇文章主要用于梳理线性回归模型、决策树模型、GBDT模型的原理及模型的调参方法。1.线性回归模型线性回归模型是入门机器学习的经典模型。其基本形式为： 因现实世界中无法做到严格预测出正确结果，预测结果和真实值之间存在一定的误差，因此，线性回归模型一般记作： 每个样本的预测值
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2024-07-11 06:19:14
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上面我们可以看见房屋的各种属性信息
也就是房屋的各个特征为了更形象化的展示房屋的特征,我们使用图形来直观展现使用,我们前面介绍的Graphlab Canvas来展现重定向到当前页面展现 接下来,我们就来,构建回归模型被用来去拟合模型的数据叫做训练集那些作为真实预测的替代叫做测试集步骤:分离出训练集合测试集说明,这里直接调用SFrame的random_split方法就好,
括号内的第一个参数,是
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2024-09-20 15:18:33
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什么是XGBoost 全称：eXtreme Gradient Boosting 基础：GBDT 所属：boosting迭代型、树类算法。 适用范围：分类、回归 优点：速度快、效果好、能处理大规模数据、支持多种语言、支持自定义损失函数等等。 缺点：算法参数过多，调参负责，对原理不清楚的很难使用好XGBoost。不适合处理超高维特征数据。XGBoost原理 XGBoost 所应用的算法就是GBDT（g
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2024-09-02 23:05:53
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现实工作中遇到了xgboost来做基准，原因主要是由于用它来做预测分类效果很理想。后面做深度学习很难能有比他好的。线上往往还是使用的xgboost训练出来的model！参考：目录优势1、正则化2、并行处理3、高度的灵活性4、缺失值处理5、剪枝6、内置交叉验证7、在已有的模型基础上继续参数params参数形式XGBoost的参数通用参数1、booster[默认gbtree]2、silent[默认0]
使用joblib保存模型背景一、保存最佳模型dump二、加载模型并用于预测load 背景用已知的数据集经过反复调优后，训练出一个较为精准的模型，想要用来对格式相同的新数据进行预测或分类。难道又要重复运行用于训练模型的源数据和代码？常见的做法是将其训练好模型封装成一个模型文件，直接调用此模型文件用于后续的训练 。一、保存最佳模型dumpjoblib.dump(value,filename,comp
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2024-10-25 09:44:22
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先来撸代码：import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.preprocessing import Sta
使用XGBoost读取Json模型，并进行测试。
原创
2022-01-06 19:26:53
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双亲委派机制 1、当AppClassLoader加载一个class时，它首先不会自己去尝试加载这个类，而是把类加载请求委派给父类加载器ExtClassLoader去完成。 2、当ExtClassLoader加载一个class时，它首先也不会自己去尝试加载这个类，而是把类加载请求委派给BootStrapClassLoader去完成。 3、如果BootStrapClassLoader加载失败（例如
#创作灵感#学校开设机器学习入门课，要求搜集符合线性回归的数据，手写梯度下降的包。因为基础不扎实，除了结合课上老师的示例，还去B站上搜集了理论推导、python基础、python预处理、numpy、pandas的资源，最后顺利完成课程任务。在建模的过程中，其实把整个数据处理的流程都走了一遍，收获蛮大，所以想做个笔记，留下点东西，以后可以回来看。一、理论推导如果要建立线性回归的模型，那就假设Y跟X的
01文章信息《Short-term traffic state prediction from latent structures: Accuracy vs. efficiency》。华盛顿大学2020年发在part C上的一篇文章。02摘要近年来，深度学习模型因其对复杂非线性关系的建模能力，在交通状态预测等诸多研究领域显示出良好的应用前景。然而，深度学习模型也有一些缺点，使其在某些短期流量预测应
文章目录2.4 线性回归的损失和优化学习目标1 损失函数2 优化算法2.1 正规方程2.1.1 什么是正规方程2.1.2 正规方程求解举例2.1.3 正规方程的推导2.2 梯度下降(Gradient Descent)2.2.1 什么是梯度下降2.2.2 梯度的概念2.2.3 梯度下降举例2.2.4 梯度下降**（**Gradient Descent）公式3 梯度下降和正规方程的对比3.1 算法选
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2024-09-11 06:27:16
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