有某银行要求新建一个交互变量:所有业务品种的逾期月份数最大值 。笔者不禁要问,如果用XGB或LGB跑有必要做这些交互吗?哪怕是用回归树跑策略也是没必要做这类交互变量的。 但有些交互变量是必须的,比如:(贷记卡+准贷记卡)最近几个月逾期金额合计,需要将贷记卡准贷记卡合并。(组合担保+抵押担保)贷款金额合计...
y_test = val_y# create dataset for lightgbmlgb_train = lgb.Dataset(X_train, y_train) lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, y_test, reference=lgb_train)# specify your configurations as a dictparams = {'boosting_type':'gbdt','objective':'binary','metric': {'binary_logloss','auc'},'num...
watchlist = [(xgb_train, 'train'), (xgb_val, 'val')] # 交叉验证 result = xgb.cv(plst, xgb_train,num_boost_round=200, nfold=4, early_stopping_rounds=200, verbose_eval=True, folds=StratifiedKFold(n_splits=4).split(X, y)) # 训练模型并保存 # early_stopping_rounds 当设置的迭代...
xgb_train = xgb.DMatrix(X, label=y) xgb_test = xgb.DMatrix(test_x)# xgboost模型 ###params = {'booster':'gbtree',# 'objective': 'multi:softmax', # 多分类的问题、# 'objective': 'multi:softprob', # 多分类概率'objective':'binary:logistic','eval_metric':'logloss',# 'num_class'...
Dataset(X_train, y_train) lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, y_test, reference=lgb_train) # specify your configurations as a dict params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'multiclass', 'num_class': 9, 'metric': 'multi_error', 'num_leaves': 300, 'min_data_in_leaf': ...
首先,目前我所了解到的GBDT的实现方式有两种:一是利用Scikit-learn中的ensemble.GradientBoostingClassifier ,二是利用lgb里的params={ 'boosting_type': 'gbdt' }参数。接下里分别对这两种实现方式进行分析。 from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier gb...
一.GBDT+LR简介 协同过滤和矩阵分解存在的劣势就是仅利用了用户与物品相互行为信息进行推荐, 忽视了用户自身特征, 物品自身特征以及上下文信息等,导致生成的结果往往会比较片面.而这次介绍的这个模型 ... 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...
可以用RF或者XGB吗? RF也是多棵树,但从效果上有实践证明不如GBDT。且GBDT前面的树,特征分裂主要体现对多数样本有区分度的特征;后面的树,主要体现的是经过前N颗树,残差仍然较大的少数样本。优先选用在整体上有区分度的特征,再选用针对少数样本有区分度的特征,思路更加合理,这应该也是用GBDT的原因。
# clf = xgb.XGBClassifier() # clf = AdaBoostClassifier() # clf = BaggingClassifier(LogisticRegression()) # clf = GradientBoostingClassifier(learning_rate=0.268, max_depth=3,n_estimators=85) # clf = MLPClassifier(activation='relu', alpha=0.05, hidden_layer_sizes=(50,50), learning_rate='co...
在学习 xgb、lgb 之前我也有些拒绝,因为这部分确实涉及到公式的推导和思维上的跳跃,难以接受是人之常情。但是我要说的是:涉及到的公式推导并不难,求导会吧?泰勒公式学过吧?会这两个基本就够了。思维上的跳跃就更容易,遇到的时候不要纠结为什么这样做,跳出问题去看这样做的 损失函数 权重 正则 原创 小一...