机器学习集成学习进阶Xgboost算法案例分析 2
4 otto案例介绍– Otto Group Product Classification Challenge【xgboost实现】4.1 背景介绍奥托集团是世界上最大的电子商务公司之一,在20多个国家设有子公司。该公司每天都在世界各地销售数百万种产品,所以对其产品根据性能合理的分类非常重要。不过,在实际工作中,工作人员发现,许多相同的产品得到了不同的分类。本案例要求,你对奥拓集团的产品进行正确....

机器学习集成学习进阶Xgboost算法案例分析 1
1 xgboost算法api介绍1.1 xgboost的安装官网链接:https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/pip3 install xgboost2 xgboost参数介绍xgboost虽然被称为kaggle比赛神奇,但是,我们要想训练出不错的模型,必须要给参数传递合适的值。xgboost中封装了很多参数,主要由三种类型构成:通用参数(general....

集成学习-蒸汽量预测案例
集成学习案例:蒸汽量预测集1.数据信息数据分成训练数据(train.txt)和测试数据(test.txt),其中字段”V0”-“V37”,这38个字段是作为特征变量,”target”作为目标变量。我们需要利用训练数据训练出模型,预测测试数据的目标变量。2.评价指标最终的评价指标为均方误差MSE。3 数据处理(1)探索数据分布对于连续分布的传感器的数据,使用 kdeplot(核密度估计图) 进行数....

集成学习-幸福感预测案例分析
集成学习案例-幸福感预测本次案例来源于天池的一个比赛,赛题使用 139 维的特征,使用 8000 余组数据进行对于个人幸福感的预测(预测值为1,2,3,4,5,其中1代表幸福感最低,5代表幸福感最高)。以均方误差MSE为评价标准,因为评价标准为均方误差,所以使用回归问题的思路解决该问.Blending集成学习方式:(1) 将数据划分为训练集和测试集(test_set),其中训练集需要再次划分为训....
11 集成学习 - XGBoost案例 - 波士顿房价进行预测
08 集成学习 - XGBoost概述09 集成学习 - XGBoost公式推导10 集成学习 - XGBoost的学习策略 需求: 使用XGBoost相关算法API对波士顿房价进行预测,并最终输出R^2值。 XGBoost相关参数 参考文献: https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/python_api.html#module-xgbo.....

07 集成学习 - 随机森林案例一:宫颈癌预测 - 缺省数据填充策略、PCA降维、ROC曲线、标签二值化
01 集成学习 - 概述、Bagging - 随机森林、袋外错误率02 集成学习 - 特征重要度、Extra Tree、TRTE、IForest、随机森林总结03 集成学习 - Boosting - AdaBoost算法原理04 集成学习 - Boosting - AdaBoost算法构建05 集成学习 - Boosting - GBDT初探06 集成学习 - Boosting - GBDT算法....

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