GridSearchCV with Scoring Function and Refit Parameter
来源： https://stackoverflow.com/questions/63533647/gridsearchcv-with-scoring-function-and-refit-parameter
xgboost
Catboost 一个超级简单实用的boost算法
今天笔者来介绍一个超级简单并且又极其实用的boosting算法包Catboost，据开发者所说这一boosting算法是超越Lightgbm和XGBoost的又一个神器。 catboost 简介 在笔者看来catboost有一下三个的优点： 它自动采用特殊的方式处理 类别型特征（categorical features） 。首先对categorical features做一些统计，计算某个类别特征（category）出现的频率，之后加上超参数，生成新的数值型特征（numerical features）。这也是我在这里介绍这个算法最大的motivtion，有了catboost，再也 不用手动处理类别型特征了。 catboost还使用了 组合类别特征 ，可以利用到特征之间的联系，这极大的 丰富了特征维度 。 catboost的基模型采用的是 对称树 ，同时计算leaf-value方式和传统的boosting算法也不一样，传统的boosting算法计算的是平均数，而catboost在这方面做了优化采用了其他的算法，这些改进都能 防止模型过拟合 。 catboost 实战 这里笔者采用的是之前参加一个CTR点击率预估的数据集，首先通过pandas读入数据。 from catboost import CatBoostClassifier import pandas as pd from
[Python][pmdarima] 季节性ARIMA模型学习
[Python][pmdarima] ARIMA时间序列模型学习 背景 1、建模步骤 2、季节性ARIMA模型 一、模块导入及数据读取 1、模块及数据 2、季节性分析 二、平稳性检验 1、Augmented Dickey-Fuller Test(ADF检验) 2、Python实现 三、序列平稳化 差分法 四、白噪声检验 1、白噪声定义 2、Ljung-Box检验 3、Python实现 五、时间序列定阶 六、构建ARIMA模型及预测 1、构建模型 2、模型识别 3、需求预测 3、结果评估 七、小结 背景 前段时间参与了一个快消行业需求预测的项目。其中，用到了移动平均法、ARIMA、Xgboost等方法进行预测，现在打算总结一下ARIMA。 因为项目的销售数据属于私密数据，这里用网上找的一份案例数据用于展示。 构建ARIMA模型可以用到statsmodels库和pmdarima库。我这里用的是pmdarima库，这个库有一个优点是能够自动地对ARIMA模型的参数进行自动确定。 1、建模步骤 2、季节性ARIMA模型 A R I M A ( p , d , q ) ( P , D , Q ) m ARIMA (p,d,q) (P,D,Q)_m A R I M A ( p , d , q ) ( P , D , Q ) m 该模型需要提供的参数有如下两类： （1）趋势参数 p
ML之XGBoost：利用XGBoost算法对波士顿数据集回归预测(模型调参【2种方法，ShuffleSplit+GridSearchCV、TimeSeriesSplitGSCV】、模型评估)
ML之XGBoost：利用XGBoost算法对波士顿数据集回归预测(模型调参【2种方法，ShuffleSplit+GridSearchCV、TimeSeriesSplitGSCV】、模型评估) 目录 利用XGBoost算法对波士顿数据集回归预测 T1、ShuffleSplit+GSCV模型调参 T2、TimeSeriesSplit=GSCV模型调参 相关文章 ML之XGBoost：利用XGBoost算法对波士顿数据集回归预测(模型调参【2种方法，ShuffleSplit+GridSearchCV、TimeSeriesSplitGSCV】、模型评估) ML之XGBoost：利用XGBoost算法对波士顿数据集回归预测(模型调参【2种方法，ShuffleSplit+GridSearchCV、TimeSeriesSplitGSCV】、模型评估)实现 利用XGBoost算法对波士顿数据集回归预测 T1、ShuffleSplit+GSCV模型调参 输出XGBR_GSCV模型最佳得分、最优参数：0.8630,{'learning_rate': 0.12, 'max_depth': 3, 'n_estimators': 200} XGBR_Shuffle_GSCV time： 256.7015066994206 XGBoost Score value: 0.8536645272887292
机器学习系列（三）决策树的集成算法--随机森林与极限森林--三个臭皮匠与完美主义者的较量
写在前面： 我是 「nicedays」 ，一枚喜爱 做特效，听音乐，分享技术 的 大数据开发猿 。这名字是来自 world order 乐队的一首 HAVE A NICE DAY 。如今，走到现在很多坎坷和不顺，如今终于明白 nice day 是需要自己赋予的。 白驹过隙，时光荏苒，珍惜当下 ~~ 写博客一方面是对自己学习的一点点 总结及记录 ，另一方面则是希望能够帮助更多对大数据感兴趣的朋友。如果你也对 大数据与机器学习 感兴趣，可以关注我的 动态 https://blog.csdn.net/qq_35050438 ，让我们一起挖掘数据与人工智能的价值~ 文章目录 随机森林--极限森林--梯度提升树（本章未写）： 一：集成算法Ensemble learning 1）Bagging：训练多个学习器取平均 2）Boosting：从弱学习器开始加强，通过加权来进行训练 AdaBoost： 3）Stacking：聚合多个分类或回归模型（可以分阶段来做） 二：集成模式下的竞争：随机森林--极限森林--梯度提升树 1）大名鼎鼎的随机森林： 单个决策树随机了什么？ 怎么构建？ 随机森林得优势： 2）不极限的极限森林： 单个决策树随机了什么？ 极限树与随机森林的主要区别： 三：附录Scikit-learn的randomForest和ExtraTrees的参数说明：
How to get original value for binary encoding using category_encoder package
来源： https://stackoverflow.com/questions/56351380/how-to-get-original-value-for-binary-encoding-using-category-encoder-package
How to get original value for binary encoding using category_encoder package
来源： https://stackoverflow.com/questions/56351380/how-to-get-original-value-for-binary-encoding-using-category-encoder-package
mlr3 distrcompose cdf: subscript out of bounds
来源： https://stackoverflow.com/questions/63149750/mlr3-distrcompose-cdf-subscript-out-of-bounds
mlr3 distrcompose cdf: subscript out of bounds
来源： https://stackoverflow.com/questions/63149750/mlr3-distrcompose-cdf-subscript-out-of-bounds
Multiclass classification with xgboost classifier?
问题 I am trying out multi-class classification with xgboost and I've built it using this code, clf = xgb.XGBClassifier(max_depth=7, n_estimators=1000) clf.fit(byte_train, y_train) train1 = clf.predict_proba(train_data) test1 = clf.predict_proba(test_data) This gave me some good results. I've got log-loss below 0.7 for my case. But after looking through few pages I've found that we have to use another objective in XGBClassifier for multi-class problem. Here's what is recommended from those pages.