python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share sklearn逻辑回归官网调参指南 https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 参考资料 https://www.cnblogs.com/webRobot/p/9034079.html 逻辑回归重点: 1.sigmoid函数(

欢迎关注博主主页,学习python视频资源 https://blog.csdn.net/q383700092/article/details/53763328 调参后结果非常理想 from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.datasets import load_breast_cancer from xgboost import XGBClassifier from sklearn.model_selection

转自:https://www.zhihu.com/question/25097993 我和@杨军类似, 也是半路出家. 现在的工作内容主要就是使用CNN做CV任务. 干调参这种活也有两年时间了. 我的回答可能更多的还是侧重工业应用, 技术上只限制在CNN这块. 先说下我的观点, 调参就是trial-and-error. 没有其他捷径可以走. 唯一的区别是有些人盲目的尝试, 有些人思考后再尝试. 快速尝试, 快速纠错这是调参的关键. 看了杨军的回答. 对于这个回答, 下面的评论里面 @纪秋佳 说的

本文重点阐述了xgboost和lightgbm的主要参数和调参技巧,其理论部分可见集成学习,以下内容主要来自xgboost和LightGBM的官方文档. xgboost Xgboost参数主要分为三大类: General Parameters(通用参数):设置整体功能 Booster Parameters(提升参数):选择你每一步的booster(树or回归) Learning Task Parameters(学习任务参数):指导优化任务的执行 General Parameters(通用参数)

之前在逻辑回归原理小结这篇文章中,对逻辑回归的原理做了小结.这里接着对scikit-learn中逻辑回归类库的我的使用经验做一个总结.重点讲述调参中要注意的事项. 1. 概述 在scikit-learn中,与逻辑回归有关的主要是这3个类.LogisticRegression, LogisticRegressionCV 和logistic_regression_path.其中LogisticRegression和LogisticRegressionCV的主要区别是LogisticRegressio

在做数据处理时,需要用到不同的手法,如特征标准化,主成分分析,等等会重复用到某些参数,sklearn中提供了管道,可以一次性的解决该问题 先展示先通常的做法 import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.linear_model import LogisticRegression df = pd.read

1. 回归 训练了两个回归器,GBDT和Xgboost,用这两个回归器做stacking 使用之前已经调好参的训练器 gbdt_nxf = GradientBoostingRegressor(learning_rate=0.06,n_estimators=250, min_samples_split=700,min_samples_leaf=70,max_depth=6, max_features='sqrt',subsample=0.8,random_state=75) xgb_nxf = X

来自:刘建平 1.概述 在scikit-learn中,与逻辑回归有关的主要有3个类.LogisticRegression, LogisticRegressionCV 和 logistic_regression_path.其中LogisticRegression 和 LogisticRegressionCV的主要区别是LogisticRegressionCV使用了交叉验证来选择正则化系数C.而LogisticRegression需要自己每次指定一个正则化系数.除了交叉验证,以及选择正则化系数C以外

from xgboost import XGBClassifier XGBClassifier(max_depth=3,learning_rate=0.1,n_estimators=100,silent=True,objective='binary:logistic', booster='gbtree',n_jobs=1,nthread=None,gamma=0,min_child_weight=1, max_delta_step=0, subsample=1, colsample_bytree

首先说一下两种学习方式: lazy learning  和  eager learning. 先说 eager learning, 这种学习方式是指在进行某种判断(例如,确定一个点的分类或者回归中确定某个点对应的函数值)之前,先利用训练数据进行训练得到一个目标函数,待需要时就只利用训练好的函数进行决策,这是一种一劳永逸的方法, SVM 就属于这种学习方式: 而 lazy learning 是指只有到了需要决策时才会利用已有数据进行决策,而在这之前不会经历eager learning 所拥有的训练

方法与参数 LogisticRegression类的各项参数的含义 class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver='liblinear', max_iter=100, multi_class=

- xgboost 基本方法和默认参数 - 实战经验中调参方法 - 基于实例具体分析 在训练过程中主要用到两个方法:xgboost.train()和xgboost.cv(). xgboost.train(params,dtrain,num_boost_round=10,evals=(),obj=None,feval=None,maximize=False,early_stopping_rounds=None, evals_result=None,verbose_eval=True,learnin

class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty=’l2’, dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver=’liblinear’, max_iter=100, multi_class=’ovr’, verbose=0, warm_start=False

作业说明 Exercise 3,Week 4,使用Octave实现图片中手写数字 0-9 的识别,采用两种方式(1)多分类逻辑回归(2)多分类神经网络.对比结果. (1)多分类逻辑回归:实现 lrCostFunction 计算代价和梯度.实现 OneVsAll 使用 fmincg 函数进行训练.使用 OneVsAll 里训练好的 theta 对 X 的数据类型进行预测,得到平均准确率. (2)多分类神经网络:两层 theta 权重值在 ex3weights 里已提供.参数不需要调,只需要在 pr

逻辑回归常见问题:https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7739955.html 推导在笔记上,现在摘取部分要点如下: (0) LR回归是在线性回归模型的基础上,使用sigmoid函数,将线性模型 wTx的结果压缩到[0,1]之间,使其拥有概率意义. 其本质仍然是一个线性模型,实现相对简单.在广告计算和推荐系统中使用频率极高,是CTR预估模型的基本算法.同时,LR模型也是深度学习的基本组成单元. LR回归属于概率性判别式模型,之所谓是概率性模型,是因为LR模型

一.逻辑回归简述: 回顾线性回归算法,对于给定的一些n维特征(x1,x2,x3,......xn),我们想通过对这些特征进行加权求和汇总的方法来描绘出事物的最终运算结果.从而衍生出我们线性回归的计算公式: 向量化表达式: 这一系列W值(w1,w2,w3....wn)和截距b就是拟合了我们这些特征对应于结果f(x)的线性关系,当我们给出新的一些特征x的是时候,可以根据这些W值特征x进行内积加截距b来预测出给定的新特征x对应的结果f(x). 然而在采用回归模型分析实际问题中,我们想得出的结果不单纯是

前几节介绍了下常用的函数和常踩的坑以及如何打包程序,现在来说下如何调参优化.当我们开发完一个项目,测试完成后,就要提交到服务器上运行,但运行不稳定,老是抛出如下异常,这就很纳闷了呀,明明测试上没问题,咋一到线上就出bug了呢!别急,我们来看下这bug到底怎么回事~ 一.错误分析 1.参数设置及异常信息 18/10/08 16:23:51 WARN TransportChannelHandler: Exception in connection from /10.200.2.95:40888 ja

优化算法 先导知识:泰勒公式 \[ f(x)=\sum_{n=0}^{\infty}\frac{f^{(n)}(x_0)}{n!}(x-x_0)^n \] 一阶泰勒展开: \[ f(x)\approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0) \] 二阶泰勒展开: \[ f(x)\approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0)+\frac{f''(x_0)}{2}(x-x_0)^2 \] 梯度下降法 \[ \begin{align*} &f(x)=f(x^k)+g_k^T*(x-x^

前情提要: 通俗地说逻辑回归[Logistic regression]算法(一) 逻辑回归模型原理介绍 上一篇主要介绍了逻辑回归中,相对理论化的知识,这次主要是对上篇做一点点补充,以及介绍sklearn 逻辑回归模型的参数,以及具体的实战代码. 1.逻辑回归的二分类和多分类 上次介绍的逻辑回归的内容,基本都是基于二分类的.那么有没有办法让逻辑回归实现多分类呢?那肯定是有的,还不止一种. 实际上二元逻辑回归的模型和损失函数很容易推广到多元逻辑回归.比如总是认为某种类型为正值,其余为0值. 举个例子