xgboost documents:https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/index.html xgboost库要求我们必须要提供适合的Scipy环境,如果你是使用anaconda安装 的Python,你的Scipy环境应该是没有什么问题。 我们有两种方式可以来使用我们的xgboost库 第一种方式:是直接使用xgboost库自己的建模流程 其中最核心的,是DMtarix这个读取数据...
我们使用的XGboost是一个boosting方法,它是"极端梯度提升"(eXtreme Gradient Boosting)的简称。XGBoost 源于梯度提升框架,但是更加高效,秘诀就在于算法能并行计算、近似建树、对稀疏数据的有效处理以及内存使用优化,这使得 XGBoost 至少比现有梯度提升实现有至少 10 倍的速度提升。 代码如下: # XGboost法简单运用 # 收入...
ax.set_title(r'放大显示XGBoost在验证集上对adj_close_de预测结果') plt.show() 观察图可以得出以下结论: 训练集上拟合的结果很好,增加Xgboost的迭代次数或者增大树深度,还能进一步降低训练集上的误差。 验证集上的拟合结果不太好,甚至还不如last_value方法(其模型预测的差分结果应该是值为0的水平直线) 复原预测...
# read in data,数据在xgboost安装的路径下的demo目录,现在我们将其copy到当前代码下的data目录 my_workpath='./data/' dtrain=xgb.DMatrix(my_workpath+'agaricus.txt.train') dtest=xgb.DMatrix(my_workpath+'agaricus.txt.test') 1. 2. 3. 4. 查看数据情况 dtrain.num_col() 1. dtrain.num_row...
5 牛顿法 1 作者前言 在2020年还在整理XGB的算法,其实已经有点过时了。不过,主要是为了扩大知识面和应付面试嘛。现在的大数据竞赛,XGB基本上已经全面被LGB模型取代了,这里主要是学习一下Boost算法。之前已经在其他博文中介绍了Adaboost算法和Gradient-boost算法,这篇文章讲解一下XGBoost。
3.xgboost调参 准备工作已经做好了,接下来开始调参工作了,调参之前大家记得要做两件件事,就是先把数据整理好,把模型搭建好。 3.1 搭建模型 简单的很,已经引入了XGBClassifier,直接把相关默认参数设置好就可以了。 clf1 = XGBClassifier(learning_rate =0.1, ...
将整体数据划分为测试集和训练集,使用XGBoost集成模型建立某DN1000流量计日水量预测模型,模型在测试集上的平均绝对误差(MAE)为8 276 t、平均相对误差(MRE)为2.7%。 3 倒推计算法 倒推预测法是通过此流量计所在供水区域的日水量预测,倒推出此流量计的日水量。与直接预测法相比,倒推预测法的优势在于,当无法取得流...
核心代码 后期更新…… print('XGB_model.feature_importances_:','\n',XGB_model.feature_importances_) frommatplotlibimportpyplot pyplot.bar(range(len(XGB_model.feature_importances_)),XGB_model.feature_importances_) fromxgboostimportplot_importance ...
第二点用到了XGboost的增益即gain的计算方法。这计算方法涉及到本来要另起一篇XGboost数学原理的文章,而这里只简要介绍下数学公式,主要针对特征重要性的计算。为简便权威性,我们这边也是参照陈天奇大神的ppt。增益gain的计算方法: 上式的L和R代表的是左子树和右子树,所以gain等于左子树的, ...
从根本上来说, GBDT 与XGBoost最大的区别在于二者用的优化方法不一样,所以从先从最优化方法开始复习. 几种最优化算法 在生活或者工作中存在各种各样的最优化问题,比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下,如何使利润最大化”等。最优化方法是一种数学方法,它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的...