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XGBoost PMML

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简介：
简介：XGBoost PMML是一种用于机器学习模型交换的标准格式，特别适用于XGBoost算法训练出的模型，在数据分析与建模社区中广泛使用。 sklearn 鸢尾花训练后的pmml模型文件

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  • XGBoost PMML
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    简介：XGBoost PMML是一种用于机器学习模型交换的标准格式，特别适用于XGBoost算法训练出的模型，在数据分析与建模社区中广泛使用。 sklearn 鸢尾花训练后的pmml模型文件
     
  • sklearn-pmml-model：将PMML模型转换为Scikit-learn估算器的库
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    sklearn-pmml-model 是一个能够把PMML格式机器学习模型转化为Scikit-learn兼容估计器的Python工具包，便于用户在单一框架内进行模型训练及应用。 sklearn-pmml-model 是一个将PMML模型解析为Scikit学习估计器的库。安装最简单的方法是使用pip：$ pip install sklearn-pmml-model。该库目前处于Alpha阶段，仅支持有限数量的模型。当前支持以下模型： - PMMLTreeClassifier - PMMLForestClassifier - PMMLLinearRegression
     
  • XGBoost-master.zip
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    这是一个包含XGBoost源代码的压缩文件，XGBoost是一种优化的分布式梯度提升库，可提供快速、准确的树增长算法。适合机器学习研究与应用开发使用。 XGBoost包是一个优化的分布式梯度增强库，设计用于处理大规模数据集，并提供高计算效率和灵活性。它在机器学习任务中的性能表现优异，在速度、准确性和资源利用方面都优于其他工具。该框架支持多种编程语言接口并适用于各种类型的机器学习问题，包括回归、分类以及排序等应用领域。
     
  • LightGBM模型转换为PMML-机器学习
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    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。
     
  • LGBM模型转换为PMML格式的Jar包
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    该Jar包提供了一个便捷工具，用于将LightGBM训练好的机器学习模型导出为PMML格式，便于跨平台部署和应用。 lgbm模型可以转换为pmml格式的jar包，例如jpmml-lightgbm-executable-1.3-SNAPSHOT.jar。
     
  • Python版的XGBoost
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    Python版的XGBoost是一款高性能的机器学习库，专为Gradient Boosting算法设计，支持高效的并行计算及各种优化技术。 XGBoost的Python版本结合陈天奇编写的《BoostedTree》介绍性讲义以及其他相关资料，为学习者提供了全面的学习资源和支持。这些材料帮助用户深入理解并有效应用梯度提升树算法。
     
  • 用大白话解析XGBoost算法——全面掌握XGBoost
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    本文深入浅出地讲解了XGBoost算法的工作原理和应用技巧，旨在帮助读者轻松理解和运用这一强大的机器学习工具。 本段落探讨了从XGBoost的算法思想到其目标函数转换的过程，并通过泰勒公式和叶节点的角度对XGBoost的目标函数进行详细解释。然后介绍了树结构生成策略以创建每棵模型树，最后讨论了XGBoost与GBDT之间的区别以及相关参数设置。目录如下：1.1 XGBoost算法思想；1.2 XGBoost目标函数；1.3 利用泰勒公式转换的XGBoost目标函数；1.4 从叶节点角度理解的目标函数转变；1.5 目标函数求解与案例解析；1.6 学习策略——树结构生成方法；1.7 XGBoost特性对比GBDT的独特之处；1.8 实战演示——XGBoost代码及参数。
     
  • XGBoost GPU版与xgboost.dll
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    本文介绍XGBoost在GPU上的实现及其核心动态链接库xgboost.dll的作用和使用方法。通过利用GPU加速，提升机器学习模型训练效率。 可以从GitHub下载xgboost的源码包，并进行解压。接着将下载到的xgboost.dll文件放到解压后的\xgboost-master\python-package\xgboost目录内。然后进入\xgboost-master\python-package，运行命令 python setup.py install 完成安装。
     
  • jpmml-xgboost-executable-jar-1.5
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    jpmml-xgboost-executable-jar-1.5是一款将XGBoost模型转换为PMML格式并提供执行环境的Java库，适用于机器学习模型的部署和集成。 jpmml-xgboost jar包可以用于将xgboost模型转换为PMML文件。