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]
为什么要使用Boosting？单一模型的预测往往会有缺陷，为了解决复杂的问题，我们需要集成学习通过组合多个模型来提高机器学习的预测性能。视频：Boosting集成学习原理与R语言提升回归树BRT预测短鳍鳗分布生态学实例假设给定包含猫和其他动物图像的数据集，您被要求构建一个模型，可以将这些图像分为两个单独的类。像其他人一样，您将首先使用一些规则来识别图像，如下所示：图像有尖耳朵：图像判断为猫图像有一
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2024-07-27 11:18:54
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1、主要内容 介绍提升树模型以及梯度提升树的算法流程 2、Boosting Tree 提升树模型采用加法模型（基函数的线性组合）与前向分步算法，同时基函数采用决策树算法，对待分类问题采用二叉分类树，对于回归问题采用二叉回归树。提升树模型可以看作是决策树的加法模型： 其中T（）表示决策树，M为树的个数， Θ表示决策树的参数； 提升树算法采用前向分部算法。首先确定f0
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2024-07-03 21:52:32
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一、逻辑理解从逻辑上说明对bbox回归的原理的理解。 之前觉得bbox的回归是一个很难理解的地方：这些回归的坐标数字，依据在哪里？ 其实回归的输入并不是这些预测的坐标数字，而是预测的坐标对应的feature map中的内容，这个内容与相对于ground truth进行对比，计算，是回归的根本依据。 通过不断的训练，得到了回归的参数，在预测时，网络产生了图像的feature map，对于任意一
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2024-08-02 10:05:19
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# 使用SHAP法解释XGBoost算法回归
## 1. 概述
在机器学习中，解释模型的工作是非常重要的。通常我们希望了解模型对输入变量的影响，以便更好地理解模型的行为和做出合理的预测。在本文中，我将教会你如何使用SHAP（SHapley Additive exPlanations）法解释XGBoost算法回归。SHAP是一种建立在博弈论基础上的模型解释方法，它提供了一种对模型做出预测的方式进
原创
2023-09-07 13:07:15
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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
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[ML学习笔记] XGBoost算法##回归树决策树可用于分类和回归，分类的结果是离散值（类别），回归的结果是连续值（数值），但本质都是特征（feature）到结果/标签（label）之间的映射。这时候就没法用信息增益、信息增益率、基尼系数来判定树的节点分裂了，那么回归树采用新的方式是预测误差，常用的有均方误差、对数误差等（损失函数）。而且节点不再是类别，而是数值（预测值），划分到叶子后的节点预测
先来了解什么是监督学习首先我们应该明确什么是回归问题。为了更好的理解回归问题我们需要先了解其的所属于的大类监督学习。我们首先来看一下监督学习是怎么做的，监督学习并不是指人站在机器旁边看机器做的对不对，而是下面的流程： 1.选择一个适合目标任务的数学模型 2.先把一部分已知的“问题和答案”（训练集）给机器去学习 3.机器总结出了自己的“方法论” 4.人类把"新的问题"（测试集）给机器，让他去解答这个
机器学习实战-51: 逻辑回归分类算法(Logistic Regression)逻辑回归(Logistic Regression)分类算法属于监督学习算法。常用分类算法包括：逻辑回归(Logistic Regression, LR)、K最近邻(k-Nearest Neighbor, KNN)、朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model, NBM)、隐马尔科夫模型(Hidden Mar
# XGBoost Python回归实现教程
## 概述
本教程旨在教会你如何使用Python中的XGBoost库进行回归分析。XGBoost是一种基于梯度提升树的机器学习算法，被广泛应用于数据挖掘和预测建模任务。
在这个教程中，我们将按照以下步骤来实现XGBoost回归模型：
1. 加载数据集
2. 数据预处理
3. 划分训练集和测试集
4. 构建XGBoost回归模型
5. 模型训练与优
原创
2023-08-26 12:16:33
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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
## XGBoost回归实现流程
本文将介绍如何使用Python的XGBoost库实现回归问题。XGBoost是一种基于决策树的集成学习算法，具有较高的准确性和可解释性。以下是实现XGBoost回归的流程图：
```mermaid
graph LR
A[数据准备] --> B[划分训练集和测试集]
B --> C[模型训练]
C --> D[模型预测]
```
### 数据准备
在进行XG
原创
2023-09-28 14:23:15
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一、简介 Boosting 是一类算法的总称，这类算法的特点是通过训练若干弱分类器，然后将弱分类器组合成强分类器进行分类。为什么要这样做呢？因为弱分类器训练起来很容易，将弱分类器集成起来，往往可以得到很好的效果。俗话说，"三个臭皮匠，顶个诸葛亮"，就是这个道理。这类 boosting 算法的特点是各个弱分类器之间是串行训练的，当前弱分类器的训练依赖于上一轮弱分类器的训练结果。各个弱分类器的权重是
提升（Boosting）是一种常用的统计学习方法，在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器（一般是弱分类器），并将这些分类器线性组合，最终提高分类器的性能。而针对于这种提升方法而言，需要回答两个问题，一是在每一轮如何改变训练样本的权值或概率分布；二是如何将弱分类器组合成一个强分类器。Adaboost属于Boosting一种，它可以很好的解决上述两个问题，针对第一个问题，Adaboos
# Python XGBoost回归实现教程
## 1. 引言
本教程将向刚入行的小白介绍如何使用Python中的XGBoost库实现回归分析。XGBoost是一种高效的机器学习算法，它在许多数据科学竞赛中取得了优异的成绩。通过本教程，你将学会如何使用XGBoost来构建回归模型，预测数值型目标变量。
## 2. 整体流程
下面是实现Python XGBoost回归的整体流程：
```mer
原创
2023-09-12 13:08:03
550阅读
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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(一)、原点回归指令：ZRN 首先以S1的速度快速运动，当到近点S3后切换到爬行速度S2，D为输出。只能在原点的正方向才能使用原点回归指令，在反向是不能使用ZRN指令的。2、原点回归指令ZRN运行过程 3、原点回归指令ZRN，速度变化过程及清零信号说明 1)Y0脉冲输出端的清零信号选择(1)M8341=ON；清零信号有效M8464=OFF；清零信号输出端固定有效
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2024-04-29 22:04:19
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这个专栏主要是用来分享一下我在
机器学习中的
学习笔记及一些
感悟，也希望对你的学习有帮助哦！感兴趣的小伙伴欢迎
私信或者
评论区留言！这一篇就更新一下《
白话机器学习中的数学——逻辑回归》！
什么是逻辑回归算法基于概率的模式识别算法,虽然名字中带"回归",但实际上是一种分类方法,在实际应用中,逻辑回归可以说是应用最广泛的机器学习算法之一。
案例
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2024-10-26 10:13:37
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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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表面理解的线性对于给定的一组输入值x和输出值y，我们假定其关系为线性的，就会得出： y = kx+b，即我们在大学前接触到的最基本的线性方程，只要我们求出k和b来，就可以求出整条直线上的点，这就是很多人认为的线性： 简单来说很多人认为：线性回归模型假设输入数据和预测结果遵循一条直线的关系但是，这种理解是一叶障目。线性的含义线性回归模型是：利用线性函数对一个或多个自变量 （x 或 (x1,x2,…x
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2024-02-27 21:34:33
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