本篇博客的大纲：导入相关的库/模块初始化xgb.XGBRegressor模型的默认参数按照顺序，每次选取一个或多个相关参数，给出取值区间，进行GridSearch针对网格搜索给出的最佳参数，再划定更详细的区间，将最优参数精细化找到所有属性的最佳参数，与原始模型进行结果对比，验证是否提高了模型的精度一、相关的库/模块import pandas as pd
import numpy as np
fro
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2024-04-29 12:47:43
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xgboost算法调参xgb和XGBClassifier的区别xgboost.XGBClassifier()利用函数参数设置模型参数 XGBClassifier()使用sklearn接口(推荐) XGBClassifier - 是xgboost的sklearn包。这个包允许我们像GBM一样使用Grid Search 和并行处理。xgboost.train()利用param列表设置模型参数。 原始的
from sklearn.preprocessing import LabelEncoderfrom collections import defaultdictfrom sklearn.utils import shuffleimport pandas as pdimport numpy as npimport xgboost as xgbfrom xgboost.sklearn i...
原创
2023-01-12 23:51:39
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这一篇博客的内容是在上一篇博客Scikit中的特征选择，XGboost进行回归预测，模型优化的实战的基础上进行调参优化的，所以在阅读本篇博客之前，请先移步看一下上一篇文章。我前面所做的工作基本都是关于特征选择的，这里我想写的是关于XGBoost参数调整的一些小经验。之前我在网站上也看到很多相关的内容，基本是翻译自一篇英文的博客，更坑的是很多文章步骤讲的不完整，新人看了很容易一头雾水。
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2024-03-03 22:22:29
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3 XGBoost的智慧class xgboost.XGBRegressor (kwargs，max_depth=3, learning_rate=0.1, n_estimators=100, silent=True,objective=‘reg:linear’, booster=‘gbtree’, n_jobs=1, nthread=None, gamma=0, min_child_weight
下面介绍一下：“什么叫做欧拉回路?”。欧拉回路：有一条路从开始的位置到结束的位置都是同一个位置，经过了所有的点且通过了所有的边，通过的次数只能一次。比如著名的“哥尼斯堡七桥问题”欧拉路：在欧拉回路的基础上面改一个条件。就是有一条路使得从开始的位置到结束的位置不是一个位置。 总结：具有一条经过所有边的简单回路,称欧拉回路,含欧拉回路的图称为欧拉图；如果图G中具有一条经过所有边的简单(非回路
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2024-09-25 19:59:43
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Regression的意思是回归，回归和之前讲的分类都属于监督学习。与之前讲的分类机器学习方法不同，回归在于其目标变量是连续数值型。回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式，就是所谓的回归方程。确定回归方程的回归系数的过程就是回归。一旦有了这些回归系数，再给定输入，做预测就非常容易了。具体做法就是将输入带入回归方程中，计算结果，就得到了预测值。一、用线性回归找
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2024-05-13 16:01:47
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从0到1Python数据科学之旅1、Xgboost对GBDT的优化算法层面 1.XGB增加了正则项，能够防止过拟合。正则项为树模型复杂度，通过叶子节点数量和叶节点的值定义树模型复杂度。 T为叶子节点的数量，这T个叶子节点的值，组成了T维向量ω。 2.XGB损失函数是误差部分是二阶泰勒展开，GBDT 是一阶泰勒展开。因此损失函数近似的更精准。 3. XGB对每颗子树增加一个参数，使得每颗子树
VERBOSE日志信息管理VERBOSE 日志是什么？VERBOSE 日志的实现VRegistry 类的成员变量VRegistry 类的成员函数构造函数设置基准的 VLevel获取基准的 VLevel清空模块信息配置模块信息判断某个文件在某个 Verbose Level 下是否允许进行 VERBOSE 日志输出获取模块信息是否启用了 VMODULE通过命令行参数设置 VMODULE对外提供的 V
from sklearn.datasets import load_bostonfrom sklearn.model_selection import t
原创
2021-11-20 16:09:49
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explain的所有参数id： 编号select_type: 查询类型table: 表type： &nb
基于XGBOOST的电能消耗预测数据探索分析（EDA）数据读取数据可视化评价指标（metric）训练集测试集（train_test_split）基线模型（baseline）建立时序特征（time series）数据建模XGBoost 模型特征重要性测试集预测结果分析测试集的评测指标第一个月的预测结果根据error降序排序按照abs_error 降序排序按照abs_error 升序排序最好和最差的
这篇文章按照原文的分节，共分为三个部分，其中本章介绍第一部分。 1、简介与XGboost 2、参数理解 3、参数调优关于XGBoost的参数，发现已经有比较完善的翻译了。故本文转载其内容，并作了一些修改与拓展。 原文链接见： XGBoost参数XGBoost的参数可以分为三种类型：通用参数、booster参数以及学习目标参数General parameters：参数控制在提升（boost
目录一、xgboost 原生接口重要参数训练参数预测函数绘制特征重要性 回归例子二、xgboost 的 sklearn 风格接口XGBClassifier基本使用XGBRegressor基本使用三、xgboost 调参思路四、参考文章 xgboost 包含原生接口和 sklearn 风格接口两种，并且二者都实现了分类和回归的功能。如果想了解一些理论性
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2024-07-19 07:54:44
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以下参数来自xgboost.sklearn 下的XGBClassifier。一、参数含义n_estimators: 弱分类器的数量。booster：用于指定弱学习器的类型，默认值为 ‘gbtree’，表示使用基于树的模型进行计算。还可以选择为 ‘gblinear’ 表示使用线性模型作为弱学习器。learning_rate：指定学习率。默认值为0.3。推荐的候选值为：[0.01, 0.015, 0.
学习曲线：随着训练样本的增多，模型在训练集和测试集的表现趋于一致。根据训练集合测试集的表现可以判断模型是过拟合和欠拟合。 查了很多关于sklearn的learning_curve的资料，没有找到其内部原理的文章，因此根据学习曲线的概念手动编写代码。学习曲线的绘制过程如下：（1）求出训练集的大小t=len(x_train)。 （2）训练集是一个长度为t的数据集，首先选择第一个数据进行建模，得到模型m
学习曲线的定义为"在一定时间内获得的技能或知识的速率"，又称练习曲线（practice curves）。
人们为了知道学习进程中的现象和进步的快慢的详情，作为以后努力的指针，应用统计图的方法作一条线，把它表示出来。它源于“二战”时期的飞机工业，当产量上升时，生产每架飞机的劳动时间会极大地下降。随后的研究表明，在许多行业都存在这种现象。学习曲线体现了熟能生巧。
常规参数General Parametersbooster[default=gbtree]:选择基分类器，可以是：gbtree,gblinear或者dart。gbtree和draf基于树模型，而gblinear基于线性模型。slient[default=0]：是否有运行信息输出，设置为1则没有运行信息输出。nthread[default to maximum number of threads a
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2024-09-13 22:11:39
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XGBoost 参数介绍XGBoost的参数一共分为三类（完整参数请戳官方文档）：通用参数：宏观函数控制。Booster参数：控制每一步的booster(tree/regression)。booster参数一般可以调控模型的效果和计算代价。我们所说的调参，很这是大程度上都是在调整booster参数。学习目标参数：控制训练目标的表现。我们对于问题的划分主要体现在学习目标参数上。比如我们要做分类还是回
from xgboost import XGBClassifierXGBClassifier(base_score=0.5, booster='gbtree', colsample_bylevel=1,
colsample_bynode=1, colsample_bytree=1, gamma=0, learning_rate=0.1,
max_delta_step
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2024-06-19 15:06:46
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