cat_boost_model.fit(X_train, y_train, eval_set=(X_test, y_test), use_best_model=True, early_stopping_rounds=1000) y_pred = cat_boost_model.predict(X_test) cat_acc = accuracy_score(y_test, y_pred) print(xgb_acc, lgb_acc, rf_acc, cat_acc) 2.3 运行内存计算 def cal_current_...
Learn more OK, Got it.wasjaip · 1y ago· 284 views arrow_drop_up9 Copy & Edit11 more_vert lgb_xgb_catNotebookInputOutputLogsComments (1)Input Data An error occurred: Unexpected end of JSON input
xgb明显敏感的多,当然对rf也是有一定影响的,rf的每棵数的生成是独立的,异常点数量不多的情况下异常点常常和正常样本中的某些样本合并在一个分支里。 但是xgb不一样,异常样本的t-1轮的预测值和真实标签计算出来的负梯度会一直很大,假设当到达某一轮的时候,所有正常样本的计算得到的负梯度都很小而异常样本的负梯...
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2-EDA2.1-查看数据分布情况2.2-各特征与目标变量的关系3-特征工程3.1-特征构造3.2-特征剔除4-模型4.1-构建模型4.2-模型参数4.3-训练模型4.4-后处理5-评估模型5.1-学习曲线: xgb模型5.2-shap概要图: 模型的影响因素6-结果提交6.1-预测结果:分布情况6.2-结果提交7-说明 Competition Notebook Forecasting Mini-Course ...
XGB是基于预排序方法的决策树算法。这种构建决策树的算法基本思想是:首先,对所有特征都按照特征的数值进行预排序。其次,在遍历分割点的时候用O(#data)的代价找到一个特征上的最好分割点。最后,在找到一个特征的最好分割点后,将数据分裂成左右子节点。这样的方法能够精确的找到分割点,缺点是空间消耗大; ...
由于H(p)H(p)是已知分布,在模型评估时是一个固定值,因此可以使用交叉熵H(p,q)H(p,q)来近似DKL(p||q)DKL(p||q),用于衡量p(x)p(x)和q(x)q(x)两个分布的差异。1.1.4 信息增益(互信息)和信息增益率信息增益反应的是在知道了X的值后,Y的不确定性的减少量,可以理解为X的值透露了多少关于Y的...
决策树--集成方法--树模型(rf、GBDT、XGB和LGB)的对比,一、熵相关内容本章主要介绍几个关于熵的几个概念性定义,包括自信息、熵(信息熵)、联合熵、条件熵、左右熵、相对熵(KL散度)、交叉熵和softmax、信息增益(互信息)和信息增益率、条件互信息等。接下来介绍一种
boosting:也称boost,boosting_type.默认是gbdt。 LGB里面的boosting参数要比xgb多不少,我们有传统的gbdt,也有rf,dart,doss,最后两种不太深入理解,但是试过,还是gbdt的效果比较经典稳定 gbdt, 传统的梯度提升决策树 rf, Random Forest (随机森林) dart,Dropouts meet Multiple Additive Regression Trees ...
第一章 XGB调参 XGBoost常用的参数类型有三种: 一般参数(general parameters):用于集成算法本身; 弱评估器参数(boosterparameters):与弱评估器训练相关的参数; 任务参数(Learning task parameters):应用中的其他过程; 一、一般参数(第一步需确定的参数) 1.n_estimators/ num_round : 集成中弱评估器的数量 ...