lightGBM与XGBoost的区别:(来源于:http://baijiahao.baidu.com/s?id=1588002707760744935&wfr=spider&for=pc) 切分算法(切分点的选取) 占用的内存更低,只保存特征离散化后的值,而这个值一般用8位整型存储就足够了,内存消耗可以降低为原来的1/8. 降低了计算的代价:预排序算法每遍历一个特征值就需要计算一次分裂的增益,而直方图算法只需要计算k次(k可以认为是常数),时间复杂度从O(#data#feature)优化

1.输出XGBoost特征的重要性 from matplotlib import pyplot pyplot.bar(range(len(model_XGB.feature_importances_)), model_XGB.feature_importances_) pyplot.show() XGBoost 特征重要性绘图 也可以使用XGBoost内置的特征重要性绘图函数 # plot feature importance using built-in function from xgboo

import pandas as pd import xgboost as xgb import operator from matplotlib import pylab as plt def ceate_feature_map(features): outfile = open('xgb.fmap', 'w') i = 0 for feat in features: outfile.write('{0}\t{1}\tq\n'.format(i, feat)) i = i + 1 outfil

特征提取: 特征降维的手段 抛弃对结果没有联系的特征 抛弃对结果联系较少的特征 以这种方式,降低维度 数据集的特征过多,有些对结果没有任何关系,这个时候,将没有关系的特征删除,反而能获得更好的预测结果 下面使用决策树,预测泰坦尼克号幸存情况,对不同百分比的筛选特征,进行学习和预测,比较准确率 python3学习使用api 使用到联网的数据集,我已经下载到本地,可以到我的git中下载数据集 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码:

前言 1,Xgboost简介 Xgboost是Boosting算法的其中一种,Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起,形成一个强分类器.因为Xgboost是一种提升树模型,所以它是将许多树模型集成在一起,形成一个很强的分类器.而所用到的树模型则是CART回归树模型. Xgboost是在GBDT的基础上进行改进,使之更强大,适用于更大范围. Xgboost一般和sklearn一起使用,但是由于sklearn中没有集成Xgboost,所以才需要单独下载安装. 2,Xgboost的优点

halcon中什么是xld? xld(eXtended Line Descriptions) 扩展的线性描述,它不是基于像素的,人们称它是亚像素,只不过比像素更精确罢了,可以精确到像素内部的一种描述. 而image和region这些数据结构都是像素级别的. 亚像素精度数据可以通过亚像素阈值分割或者亚像素边缘提取来获得,这些处理得到的结果就是用亚像素轮廓来表示. 上面提到的亚像素轮廓其实在halcon中指的就是xld,它可以表示直线或多边形,是一组有序的控制点集合,控制点顺序用来说明彼此相连的关系

http://wepon.me/ XGBoost风靡Kaggle.天池.DataCastle.Kesci等国内外数据竞赛平台,是比赛夺冠的必备大杀器.我在之前参加过的一些比赛中,着实领略了其威力,也取得不少好成绩.如果把数据竞赛比作金庸笔下的武林,那么XGBoost可谓屠龙刀,号令天下,莫敢不从!倚天不出,谁与争锋? XGBoost工具很多人都会用,但却很少有人知道其原理,在我写这篇文章之前,我也是一知半解,前阵子假期就抽空看了一下XGBoost的论文,了解了更多的细节,当然我不敢保证自己的理解

目录 PCA思想 问题形式化表述 PCA之协方差矩阵 协方差定义 矩阵-特征值 PCA运算步骤 PCA理论解释 最大方差理论 性质 参数k的选取 数据重建 主观理解 应用 代码示例 PCA思想 PCA主要用于数据降维,是一种无监督学习方法.主成分分析利用正交变换将可能存在相关性的原始属性转换成一组线性无关的新属性,并通过选择重要的新属性实现降维.由一系列特征组成的多维向量,其中某些元素本身没有区分性,比如某个元素在所有样本中都相等,或者彼此差距不大,那么那个元素对于区分的贡献度小.我们的目的即为

原创文章:http://blog.csdn.net/qccc_dm/article/details/63684453 首先XGBOOST,GBDT,RF都是集成算法,RF是Bagging的变体,与Bagging相比,RF加入了属性扰动,而XGBOOST,GBDT属于boosting. 一.RandomForest 与 GBDT 的区别: 相同点: 1.都由很多棵树组成 2.最终的结果是由多棵树一起决定的 不同点: 1.RandomForest中的树可以是分类树,也可以是回归树,而GBDT只能由回

本文简单介绍了熵.信息增益的概念,以及如何使用信息增益对监督学习的训练样本进行评估,评估每个字段的信息量. 1.熵的介绍       在信息论里面,熵是对不确定性的测量.通俗来讲,熵就是衡量随机变量随机性的指标.比如一个随机变量X的状态有{1,2,...,n},如果X取1的概率为1,其他状态为0,那么这个随机变量一点儿随机性都没有,也就是信息量为0:反之,如果每个状态的概率都相当,也就是说这个随机变量不倾向任何一个状态,因此随机性最高.(在离散情况,均匀分布的熵最高:在连续情况,正态分布的熵最高

RF.GBDT和XGBoost都属于集成学习(Ensemble Learning),集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁棒性.  根据个体学习器的生成方式,目前的集成学习方法大致分为两大类:即个体学习器之间存在强依赖关系.必须串行生成的序列化方法,以及个体学习器间不存在强依赖关系.可同时生成的并行化方法:前者的代表就是Boosting,后者的代表是Bagging和“随机森林”(Random Forest). 1. GBDT和XGBoost区别 XGBOOS

一.Importing all the libraries import pandas as pdimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt from sklearn.model_selection import cross_val_scorefrom sklearn import metricsfrom sklearn.metrics import accuracy_score二.Reading the file 还是蘑菇数据集

Filter过滤法 过滤方法通常用作预处理步骤,特征选择完全独立于任何机器学习算法.它是根据各种统计检验中的分数以及相关性的各项指标来选择特征 1 方差过滤 1.1 VarianceThreshold 这是通过特征本身的方差来筛选特征的类.比如一个特征本身的方差很小,就表示样本在这个特征上基本没有差异,可能特征中的大多数值都一样,甚至整个特征的取值都相同,那这个特征对于样本区分没有什么作用.所以无论接下来的特征工程要做什么,都要优先消除方差为0的特征.VarianceThreshold有重要参数

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/79682292 风控业务背景 在风控中,稳定性压倒一切.原因在于,一套风控模型正式上线运行后往往需要很久(通常一年以上)才会被替换下线.如果模型不稳定,意味着模型不可控,对于业务本身而言就是一种不确定性风险,直接影响决策的合理性.这是不可接受的. 本文将从稳定性的直观理解.群体稳定性指标(Population Stability Index,PSI)的计算逻辑.PSI背后的含义等多维度展开分析. 目录Part 1. 稳定性的直观理

一.简介 gbdt全称梯度下降树,在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一,在前几年深度学习还没有大行其道之前,gbdt在各种竞赛是大放异彩.原因大概有几个,一是效果确实挺不错.二是即可以用于分类也可以用于回归.三是可以筛选特征.这三点实在是太吸引人了,导致在面试的时候大家也非常喜欢问这个算法. gbdt的面试考核点,大致有下面几个: gbdt 的算法的流程? gbdt 如何选择特征 ? gbdt 如何构建特征 ? gbdt 如何用于分类? gbdt 通过什么方式减少误差 ?

说明:每个样本都会装入Data样本对象,决策树生成算法接收的是一个Array<Data>样本列表,所以构建测试数据时也要符合格式,最后生成的决策树是树的根节点,通过里面提供的showTree()方法可查看整个树结构,下面奉上源码. Data.java package ai.tree.data; import java.util.HashMap; /** * 样本类 * @author ChenLuyang * @date 2019/2/21 */ public class Data imple

2018工业信息安全技能大赛华东赛区初赛 第2题 解题思路 本题主要考察点是对常见工控协议的理解(modbus/tcp和s7comm),题目目标是寻找出报文中某条异常报文流量.很让人疑惑的是,题目中并没有给出"异常流量"特征的定义,所以需要从多个角度探索出题人的意思. 首先,观察整个抓包文件,其中包含了modbus/tcp.s7comm和极少的tcp周期性握手挥手报文. 之后,针对modbus/tcp和s7comm分别进行深入地分析.此外值得注意的是,一条工控协议报文中至关重要的字段是

方案概述 近年来,互联网金融已经是当今社会上的一个金融发展趋势.在金融领域,无论是投资理财还是借贷放款,风险控制永远是业务的核心基础.对于消费金融来说,其主要服务对象的特点是:额度小.人群大.周期短,这个特性导致其被公认为是风险最高的细分领域. 以借贷为例,相比于传统的金融行业需要用户自己提供的资产资料的较单一途径,互联网金融更能将用户线下的资产情况,以及线上的网络消费行为进行资料整合,来进行综合分析,以便为用户提供更好的服务体验,为金融商家提供用户更全面的了解和评估. 随着人工智能和大数据等技

通过预测在未来两年内某人将经历财务困境的可能性,改善信用评分的状态. Description 银行在市场经济中扮演着至关重要的角色.他们决定谁可以获得融资,以及什么条件,可以做出或破坏投资决策.为了让市场和社会发挥作用,个人和企业需要获得信贷. 信用评分算法,对违约概率进行猜测,是银行用来决定是否应该发放贷款的方法.这一竞赛要求参与者通过预测未来两年某人将经历财务困境的可能性,来改善信用评分的状态. 这种竞争的目标是建立一个模型,让借款人可以用来帮助做出最好的财务决策. Evaluation A

转载:https://www.toutiao.com/i6435866304363627010/ 笔者参加了由Quora举办的Quora Question Pairs比赛,并且获得了前1%的成绩.这是笔者Kaggle首战,所以写下此文来系统化地梳理比赛的思路,并且和大家分享我们参赛的一些心得. Quora Question Pairs是一个自然语言(NLP)比赛,比赛的题目可以简单地概括为“预测两个问句的语义相似的概率”.其中的样本如下: 打Kaggle比赛的大致套路(比赛篇) 我们队伍和其他出