Advertisement

XGBoost、LightGBM和CatBoost的通用机器学习代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供了一套适用于XGBoost、LightGBM及CatBoost三种主流梯度增强框架的通用型机器学习代码库，旨在帮助开发者便捷地进行模型训练与预测。 XGBoost、LightGBM 和 Catboost 是常用的机器学习算法，适用于基本的数据分析任务以及回归、二分类和多分类问题。这些算法的代码架构可以有效地解决各种数据科学挑战。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • XGBoost、LightGBM和CatBoost的通用机器学习代码
    优质
    本资源提供了一套适用于XGBoost、LightGBM及CatBoost三种主流梯度增强框架的通用型机器学习代码库，旨在帮助开发者便捷地进行模型训练与预测。 XGBoost、LightGBM 和 Catboost 是常用的机器学习算法，适用于基本的数据分析任务以及回归、二分类和多分类问题。这些算法的代码架构可以有效地解决各种数据科学挑战。
     
  • XGBoost、LightGBM和Catboost的对比分析
    优质
    本文章深入探讨并比较了XGBoost、LightGBM和Catboost三大主流梯度增强框架的技术特点与性能表现，旨在帮助读者理解各自的优势及适用场景。 本段落主要参考了《Battle of the Boosting Algos: LGB, XGB, Catboost》一文，但结果与原文章存在差异。 1. 对比标准 1.1 数据集 分类：Fashion MNIST（包含60000条数据和784个特征） 回归：NYC Taxi fares（包括60000条数据和7个特征） 大规模数据集：NYC Taxi fares（含2百万条数据和7个特征） 1.2 规则 略 1.3 版本 略 2. 结果 2.1 准确率 略 2.2 训练时间和预测时间 略 2.3 可解释性 2.3.1 特征重要性 略 2.3.2 SHAP值 略 2.3.3 可视化二叉树 略 3. 总结 略 4. 代码参考文献 略
     
  • GBDT实现比较：XGBoost、LightGBM、Catboost分析.ipynb
    优质
    本Jupyter Notebook深入对比了三种流行的GBDT框架——XGBoost、LightGBM和CatBoost，在性能、速度及功能上的差异，提供详细的代码示例与实验结果。 GBDT实现：XGBoost、LightGBM、Catboost对比参考一篇在Kaggle上发布的内容。该文章详细比较了三种流行的梯度提升框架之间的差异，并提供了实用的指导建议，帮助读者选择最适合其需求的算法。
     
  • Machine_Learning_Code:《统计学习方法》及常用机器学习模型(GBDT, XGBoost, lightGBM, FFM...)
    优质
    本项目基于《统计学习方法》，实现并应用多种主流机器学习算法（如GBDT、XGBoost、lightGBM和FFM等），旨在加深对这些模型的理解与实践能力。 本项目基于李航博士的《统计学习方法》一书内容进行讲解，并实现其中所有算法；同时涵盖常用的机器学习模型，如GBDT、XGBoost、Light GBM、FM及FFM等，力求将传统机器学习方法融会贯通。 具体章节包括： - 感知机模型：理论讲解与代码实现 - K近邻模型：理论讲解与代码实现 - 朴素贝叶斯模型：理论讲解与代码实现 - 决策树模型：理论讲解与代码实现 - Logistic回归模型：理论讲解与代码实现 - Softmax模型：理论介绍及代码实现 - 最大熵模型：理论讲解和代码实现 - 支持向量机（SVM）：理论讲解以及代码实现
     
  • Focal Loss与Label Smoothing在LightGBM和XGBoost中的应用
    优质
    本文探讨了Focal Loss与Label Smoothing技术在LightGBM和XGBoost模型中的应用效果，通过实验分析其对模型性能的影响。 LightGBM（XGBoost）中的焦点损失与标签平滑适用于多类问题。 此损失函数集成了焦点损失和标签平滑功能，目前仅在LightGBM的多分类场景中使用（即类别数量大于3）。未来将支持XGBoost以及二元分类问题的应用。 - 标签平滑：其参数ε表示了平滑的程度； - 焦点损失：该函数通过调整alpha和gamma来优化模型性能。其中，alpha用于处理样本不平衡的问题；而gamma则针对难以学习的样本进行调节。在多类别场景中，alpha的作用似乎不明显。 使用方法如下： 1. 导入所需的库 ```python import lightgbm as lgb import lossfunction as lf import numpy as np ``` 2. 初始化损失函数实例 ```python focal_loss_lgb = lf.ComplexLoss(gamma=0.5) param_dist={objective: focal_loss_lgb.focal_loss} ```
     
  • XGBoost实例、数据与代码_数学模型_机器学习
    优质
    本资源提供详细的XGBoost算法应用示例，包含实际的数据集和完整的Python代码实现。适合进行机器学习项目实践和深入理解梯度提升树模型的学习者参考。 关于XGBoost的代码示例、数据使用以及相关讲解的内容可以进行如下概述：首先介绍如何安装并导入XGBoost库；接着通过一个具体的实例展示如何准备训练数据，构建模型，并利用该模型做出预测；最后详细解释了XGBoost的工作原理及其在处理大规模数据集时的优势。此过程涵盖了从基础概念到高级应用的全面指导，适合不同水平的学习者参考学习。
     
  • 清华镜像源下安装NGboost、XGboost和Catboost
    优质
    本教程详细介绍了在清华大学开源软件镜像站环境下，如何高效地安装并配置NGboost、XGboost以及Catboost这三个流行的机器学习库。适合希望利用国内优质资源进行数据科学项目开发的学习者参考使用。 使用清华镜像源安装 NGboost, XGBoost 和 Catboost： ``` pip install catboost -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install ngboost -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install xgboost -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 在数据竞赛中常用的预测模型包括 LGB（LightGBM）、XGBoost 和人工神经网络 (ANN)。其中，由于比赛中的数据量越来越大，为了获得较高的预测精度同时减少内存占用，可以考虑使用 LightGBM 模型。
     
  • LightGBM模型转换为PMML-机器学习
    优质
    本文章介绍了如何将流行的梯度提升决策树框架LightGBM训练出的模型转换成PMML格式的过程与方法，便于在不同的平台和系统中部署和应用。 pmml-lightgbm-example-executable-1.4-SNAPSHOT.jar 是一个工具包，用于将LightGBM模型转换为PMML文件，并可以在Java程序中调用以实现在线评分功能。 使用方法如下： 1. 生成基础模型文件：在Python环境下训练完模型后，执行 `model.booster_.save_model(model.txt)`。 2. 转换为PMML格式：运行命令 `java -jar pmml-lightgbm-example-executable-1.4-SNAPSHOT.jar --lgbm-input lgb_model.txt --pmml-output lgb_model.pmml`。 对于没有积分的同学，可以参考相关文档或教程自行完成转换过程。
     
  • 利用XGBoost机器学习进行降雨预测
    优质
    本研究运用XGBoost算法开展降雨预测分析，通过优化模型参数提高预测精度，为气象预报提供新的技术手段。 基于机器学习的XGBoost算法可以有效应用于降雨预测模型中，通过优化决策树集成方法提高预测准确性。这种方法利用了大数据集中的复杂模式，并且在计算效率上表现出色，使得它成为气象预报领域的一个强有力工具。
     
  • 邹博的机器学习PPT和代码
    优质
    邹博的机器学习PPT和代码提供了深入浅出讲解机器学习原理及其应用实践的教学材料，包括详细的课件与示例代码。适合初学者快速掌握机器学习核心概念和技术实现。 邹博的机器学习课程包含PPT及相关代码（完整版）。