什么是PS-SMART二分类训练算法组件
参数服务器PS（Parameter Server）致力于解决大规模的离线及在线训练任务，SMART（Scalable Multiple Additive Regression Tree）是GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）基于PS实现的迭代算法。PS-SMART支持百亿样本及几十万特征的训练任务，可以在上千节点中运行。同时，PS-SMART支持多种数据格式及...
什么是GBDT二分类预测V2算法组件
GBDT二分类预测V2组件提供了针对GBDT二分类V2组件的预测功能，使用梯度提升决策树 (Gradient Boosting Decision Trees) 算法，对数据进行二分类问题的预测。本文介绍GBDT二分类预测V2组件的配置方法。
什么是视频分类训练算法组件_人工智能平台 PAI(PAI)
针对原始视频数据，您可以使用视频分类训练算法组件对其进行模型训练，从而获得用于推理的视频分类模型。本文介绍视频分类训练算法组件的配置方法及使用示例。
ML之RF&XGBoost：基于RF/XGBoost(均+5f-CrVa)算法对Titanic(泰坦尼克号)数据集进行二分类预测(乘客是否生还)
输出结果 设计思路 核心代码 rfc = RandomForestClassifier() rfc_cross_val_score=cross_val_score(rfc, X_train, y_train, cv=5).mean() &...
ML之RF&XGBoost：分别基于RF随机森林、XGBoost算法对Titanic(泰坦尼克号)数据集进行二分类预测(乘客是否生还)
输出结果 设计思路 核心代码rfc = RandomForestClassifier()rfc.fit(X_train, y_train)rfc.score(X_test, y_test)xgbc = XGBClassifier()xgbc.fit(X_train, y_train)xgbc.score(X_test, y_test)class RandomForestCla....
ML之DT：基于DT决策树算法(对比是否经特征筛选FS处理)对Titanic(泰坦尼克号)数据集进行二分类预测
输出结果初步处理后的 X_train： (984, 474) (0, 0) 31.19418104265403 (0, 78) 1.0 (0, 82) 1.0 (0, 366) 1.0 (0, 391) .....
EL之DT&RF&GBT：基于三种算法(DT、RF、GBT)对泰坦尼克号乘客数据集进行二分类(是否获救)预测并对比各自性能
输出结果设计思路核心代码vec = DictVectorizer(sparse=False) X_train = vec.fit_transform(X_train.to_dict(orient='record'))X_test = vec.transform(X_test.to_dict(orient='record'))dtc.fit(X_train, y_train)dtc_....
ML之DT：基于DT算法对泰坦尼克号乘客数据集进行二分类(是否获救)预测
输出结果设计思路核心代码X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state = 33)vec = DictVectorizer(sparse=False) X_train = vec.fit_transform(X_train.to_dict(ori....
ML之LoR&Bagging&RF：依次利用LoR、Bagging、RF算法对泰坦尼克号数据集 (Kaggle经典案例)获救人员进行二分类预测(最全)（二）
核心代码clf_LoR = linear_model.LogisticRegression(C=1.0, penalty='l1', tol=1e-6)clf_LoR.fit(X, y)#LoR算法class LogisticRegression Found at: sklearn.linear_model.logisticclass LogisticRegression(BaseEstimat....
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