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利用Python梯度提升树(GBDT)进行玩家排名预测【100012269】

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简介：
本项目运用Python中的GBDT算法对游戏玩家数据进行分析与建模，旨在准确预测玩家排名变化趋势，为游戏运营提供决策支持。项目编号：100012269。 使用LightGBM对《绝地求生：大逃杀》玩家的最终百分比排名进行预测。代码 `code.py` 包含两个部分：（1）特征工程；（2）模型。详细内容及说明见代码注释。 LightGBM 是一个实现 GBDT 算法的框架，由微软 DMTK(分布式机器学习工具包)团队在 GitHub 上开源，具有以下优点： - 更快的训练速度 - 更低的内存消耗 - 更好的准确率 - 分布式支持，可以快速处理海量数据 与基于预排序（pre-sorted）决策树算法的 GBDT 工具相比，LightGBM 使用基于直方图（histogram）的算法。在分割增益的复杂度方面，histogram 算法只需要计算 O(#bins) 次, 远少于 pre-sorted 算法的 O(#data)，并且可以通过直方图的相减来进行进一步加速。

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  • 利用Python梯度提升树(GBDT)进行玩家排名预测【100012269】
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    本项目运用Python中的GBDT算法对游戏玩家数据进行分析与建模，旨在准确预测玩家排名变化趋势，为游戏运营提供决策支持。项目编号：100012269。 使用LightGBM对《绝地求生：大逃杀》玩家的最终百分比排名进行预测。代码 `code.py` 包含两个部分：（1）特征工程；（2）模型。详细内容及说明见代码注释。 LightGBM 是一个实现 GBDT 算法的框架，由微软 DMTK(分布式机器学习工具包)团队在 GitHub 上开源，具有以下优点： - 更快的训练速度 - 更低的内存消耗 - 更好的准确率 - 分布式支持，可以快速处理海量数据 与基于预排序（pre-sorted）决策树算法的 GBDT 工具相比，LightGBM 使用基于直方图（histogram）的算法。在分割增益的复杂度方面，histogram 算法只需要计算 O(#bins) 次, 远少于 pre-sorted 算法的 O(#data)，并且可以通过直方图的相减来进行进一步加速。
     
  • 梯度提升树(GBDT)教程V1.1发布1
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    本教程详细介绍了梯度提升树（GBDT）算法的工作原理及其应用，并在V1.1版本中更新了最新的研究进展与实践案例。适合初学者和进阶学习者参考。 GBDT的全称是Gradient Boosting Decision Tree（梯度提升树），在传统机器学习算法中，它算是TOP3的算法之一。
     
  • 绝地求生玩家排名预测的数据集
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    本数据集用于预测《绝地求生》游戏中玩家的最终排名，涵盖游戏行为、装备选择等多元变量，助力电竞分析与策略优化。 根据我的代码进行的机器学习小练习。
     
  • scikit-learn中梯度提升树(GBDT)算法解析及参数调整技巧
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    本文章详细介绍了机器学习库scikit-learn中的梯度提升树（GBDT）算法，并提供了实用的参数调整建议，帮助读者优化模型性能。 本段落首先介绍了Scikit-Learn库中的GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）类库，并详细解析了增强框架参数及其影响，包括学习率调节以防止过度拟合以及抽样法减少偏差。在损失函数部分，文章着重讨论了其在含有异常值情况下的不同表现，特别是Huber损失函数表现出较好的鲁棒性。通过实例展示了如何利用网格搜索技术优化损失参数提高回归模型的精确度。 本段落适用于熟悉基本机器学习算法并希望深入理解和优化GBDT的研究人员和技术人员。文中帮助研究与开发工作者理解GBRT在面对带噪或具异常点数据时的行为变化，并掌握调整损失函数的选择，最终改善预测性能。此外，文章提供了实验案例和结论性的建议供开发者参考实践，强调了Huber损失在特定环境中的优势及GridSearchCV方法在寻优中的应用价值。
     
  • LightGBM: 一种基于决策树的快速、分布式的高性能梯度提升框架（包括GBT、GBDT、GBRT、GBM和MART），适用于排名...
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    简介：LightGBM是一款高效的梯度提升框架，采用基于决策树算法实现，支持分布式处理，特别适合处理大规模数据集的分类与回归问题。 LightGBM是一种使用基于树的学习算法的梯度增强框架。它被设计为分布式且高效的，并具有以下优点：更快的训练速度和更高的效率；降低内存使用率；更好的准确性；支持并行、分布式和GPU学习；能够处理大规模数据。 在公共数据集上的测试表明，LightGBM在效率和准确性方面均优于现有的Boosting框架，并显著降低了内存消耗。此外，研究表明，通过多台机器进行特定设置的训练可以实现线性加速效果。 对于初学者而言，建议参考主要文档以了解更多信息及使用方法。接下来需要阅读的内容包括：常见任务的命令行用法；LightGBM支持的数据格式和算法种类；以及一系列可用于自定义功能调整的方法来加快计算速度。
     
  • LightGBM：一种基于决策树的快速、分布式的高性能梯度提升框架（包括GBT、GBDT、GBRT、GBM和MART），适用于排名...
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    简介：LightGBM是一种高效的梯度增强框架，专为速度与准确性设计。它采用基于决策树的算法，支持分布式计算，并适用于多种应用场景如分类、回归及排名等。 LightGBM 是一种基于树的梯度提升框架，设计上既分布又高效，并具备以下优点： - 训练速度快且效率高。 - 降低内存使用量。 - 准确性更高。 - 支持并行及GPU学习。 - 能够处理大规模数据。 由于这些优势，LightGBM 在许多机器学习竞赛中被广泛采用。在公共数据集上的测试表明，它不仅在效率和准确性方面超越了现有的提升框架，并且显著降低了内存消耗。此外，在特定设置下使用多台机器进行训练可以实现线性加速效果。 入门指南与文档 我们的主要文档可以从项目仓库生成并查阅。如果您是LightGBM的新手，请参考网站上的教程开始学习。 接下来，您可能需要查看以下内容： - 命令行用法示例：展示如何执行常见任务的命令行使用方法。 - 支持的数据格式和算法：介绍LightGBM支持的各种数据类型及对应的算法。 - 自定义选项列表：详细介绍所有可自定义设置及其用途。 - 性能优化技巧：包括如何加快计算速度的方法和技术。 - 超参数调优指南：提供详细的超参数调整建议以提高模型性能。 - LightGBM自动调参工具。 贡献者文档 有关为LightGBM项目做出贡献的信息可以查阅相关文档。 新闻更新 请参考变更日志页面获取最新的软件更新信息。
     
  • 利用梯度下降法进行线性回归房价预测
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    本项目运用梯度下降算法实现线性回归模型，旨在通过分析历史房价数据来预测未来的房价趋势，为房产投资者提供决策依据。 使用梯度下降法构建线性回归模型来预测房价。通过多元线性回归分析，并利用包含房价预测数据的集合以及基于numpy和pandas库编写的源代码进行实现。
     
  • 百度排名优化专家升级版2.0
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    百度排名优化专家升级版2.0是一款专为提升网站在百度搜索引擎中的自然排名而设计的专业工具。它结合最新的SEO算法和策略，帮助用户快速、高效地提高其网页或APP的搜索可见度与流量。通过智能化分析和定制化建议，该软件能够有效解决关键词布局、外部链接建设及页面优化等核心问题，从而助力企业或个人在激烈的网络竞争中脱颖而出。 百度优化专家能够迅速提升你的网站在百度的排名和权重。
     
  • 利用Python进行医疗费用预测.zip
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    本项目采用Python编程语言及机器学习算法，旨在构建模型以预测医疗保健成本，助力医疗机构优化资源配置、控制支出并提供更高效的服务。 资源包含文件：设计报告word+源码分别通过全手写不调包实现随机森林、全手写不调包实现线性回归、借助 scikit-learn 包实现 GBDT、SVR、LassoRegression 和决策树模型来求解该问题。使用 randomizedSearchCV、GridSearchCV 以及手动调参三种方式进行模型参数调整，并对 RandomForest、GBDT、DecisionTree、SVR 和 LinerRegression 模型进行了模型融合，尝试了直接平均法、加权平均法和 stacking 堆叠法进行模型融合。同时利用 K 折交叉验证及留一法等多种方法评估模型性能。 读入数据集后，通过 describe 方法观察数据的大致情况，并使用 isnull().sum() 方法确认数据中不存在空值。测试集较小，仅包含1070行记录，在尽可能地利用现有数据的前提下无需进行舍弃或采样操作。然而在检查过程中发现存在相同的数据值。 详细介绍参考相关博客文章。