：所使用的分类器，如果比赛中使用的是XGBoost的话，就是生成的model。...比如： model = xgb.XGBRegressor(**other_params) param_grid：值为字典或者列表，即需要最优化的参数的取值。...字符串（函数名），或是可调用对象，需要其函数签名形如：scorer(estimator, X, y)；如果是None，则使用estimator的误差估计函数。...可能很多人不注意，再加上网上很多教程估计是从别人那里直接拷贝，没有运行结果，所以直接就用了model = xgb.XGBRegressor(other_params)。...由输出结果可知参数的最佳取值：{'learning_rate': 0.1}。
例如，如果正在训练 lightGBM，则可以通过 ['gbdt','dart','goss'] 选择参数值。 它不支持嵌套搜索空间，这就解释了某些超参数组合完全无效，但有时候真的很方便的情况。...base_estimator选择用于优化初始模型的超参数的模型，“ET”代表额外的应力回归器。 acq_func定义了最小化的函数，“EI”指我们希望使用损失度量的减少作为改进目标。...使用@skopt.utils.used_named_args包装器来转换目标函数，以便它接受列表参数（默认由优化器传递），同时保留特征名称。 评估器 设置评估器类的评估参数函数。...这种方法背后的思想是用随机森林、极度随机树或梯度增强树回归估计用户定义的目标函数。 在对目标函数的每一次超参数运行后，算法根据经验猜测哪一组超参数最有可能提高分数，应该在下一次运行中尝试。...XGBoost调参实例 上下滑动查看更多源码 # 评估器类中选择新模型 evaluator.select_model(model = XGBRegressor()) # 重新定义搜索空间 search_space_xgb
2: 3: 基于分布 从数据集 中训练出分类器 4: 估计 的分类误差率 5: 6:..., learning_rate=1.0, algorithm='SAMME.R', random_state=None, ) base_estimator : object,...实际调参数过程中n_estimators与learning_rate一起考虑。 learning_rate : float, optional (default=1.) 每个弱学习器的权重缩减系数。...但其要求弱分类学习器参数base_estimator必须限制使用支持概率预测的分类器。...实际调参数过程中n_estimators与learning_rate一起考虑。 learning_rate : float, optional (default=1.) 每个弱学习器的权重缩减系数。
import XGBRegressor my_model = XGBRegressor(n_estimators=500) my_model.fit(X_train, y_train) from...： XGBoost 具有一些可以极大地影响准确性和训练速度的参数 n_estimators ：等于我们包含在集合中的模型数量 值太低会导致拟合不足，导致训练数据和测试数据的预测不正确。...值太高会导致拟合过度，导致对训练数据的准确预测，但对测试数据的预测不准确 典型值范围是100-1000，尽管这在很大程度上取决于下面讨论的 learning_rate 参数 early_stopping_rounds...在这种情况下，连续5轮验证评分下降后停止 当使用early_stopping_rounds时，还需要预留一些数据来计算验证分数，这是通过设置eval_set参数来完成的 my_model = XGBRegressor...，默认情况下，XGBoost 设置 learning_rate = 0.1 my_model = XGBRegressor(n_estimators=1000, learning_rate=0.05)
(base_estimator=None, *, n_estimators=50, learning_rate=1.0, loss='linear', random_state=None 属性 属性 类型...解释 base_estimator_ estimator 从中生成集合的基估计量。...estimators_ list of classifiers 拟合子估计量的集合。 estimator_weights_ ndarray of floats 增强集合中每个估计器的权重。...estimator_errors_ ndarray of floats 增强集合中每个估计器的分类误差。...方法 fit(X, y[, sample_weight]) 从训练集（X，y）构建一个增强的分类器。 get_params([deep]) 获取此估计器的参数。 predict(X) 预测X的类。
优点 高准确率：通过组合多个弱分类器，Adaboost通常能达到很高的分类准确率。 简单且易于实现：算法逻辑清晰，易于编码实现。 无参数调节：基本Adaboost不需要复杂的参数调节。...=base_estimator, n_estimators=50, learning_rate=1.0, random_state=42) # 训练模型 adaboost.fit(X_train, y_train...=base_estimator, n_estimators=50, learning_rate=1.0, random_state=42) adaboost_2d.fit(X_train_2d, y_train...算法优化 优化Adaboost主要涉及参数调整和选择合适的基础分类器。 聊一下常见的优化策略~ 调节基础分类器的复杂度：基础分类器（如决策树桩）的复杂度对模型性能有重要影响。...通过参数调优，我们可以进一步提升模型的性能。
class sklearn.ensemble.AdaBoostRegressor(base_estimator=None, n_estimators=50, learning_rate=1.0, loss...=None, n_estimators=50, learning_rate=1.0, algorithm=’SAMME.R’, random_state=None) 参数 1）base_estimator...我们一般使用默认的SAMME.R就够了，但是要注意的是使用了SAMME.R， 则弱分类学习器参数base_estimator必须限制使用支持概率预测的分类器。SAMME算法则没有这个限制。...在实际调参的过程中，我们常常将n_estimators和下面介绍的参数learning_rate一起考虑。...所以这两个参数n_estimators和learning_rate要一起调参。一般来说，可以从一个小一点的ν开始调参，默认是1。
AdaBoost 的做法是，提高被前一轮弱分类器错误分类样本的权值，没有得到正确分类的数据，由于其权值的加大而受到后一轮的弱分类器的更大关注 如何将弱分类器组合：AdaBoost 采取加权多数表决的方法...AdaBoost 将基本分类器的线性组合作为强分类器，给分类误差率小的基本分类器大的权值，给分类误差率大的基本分类器小的权值。 算法步骤： 1）给每个训练样本（ x1,x2,…....=None, n_estimators=50, learning_rate=1.0, algorithm='SAMME.R', random_state=None) algorithm：这个参数只有...注意使用了SAMME.R， 则弱分类学习器参数base_estimator必须限制使用支持概率预测的分类器。SAMME算法则没有这个限制。...learning_rate: AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor都有，即每个弱学习器的权重缩减系数ν base_estimator：AdaBoostClassifier
类 class sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier(base_estimator=None, *, n_estimators=50, learning_rate=1.0...n_classes_ int 类的数量。 estimator_weights_ ndarray of floats 增强集合中每个估计器的权重。...estimator_errors_ ndarray of floats 增强集合中每个估计器的分类误差。...fit(X, y[, sample_weight]) 从训练集（X，y）构建一个增强的分类器。 get_params([deep]) 获取此估计器的参数。 predict(X) 预测X的类。...score(X, y[, sample_weight]) 返回给定测试数据和标签的平均精度。 set_params(**params) 设置此估计器的参数。
'predictor': 'gpu_predictor' # 使用 GPU 进行预测 } # 创建 GPU 加速的 XGBoost 模型 gpu_model = xgb.XGBRegressor...(**params) 性能优化 除了使用 GPU 加速外，还可以通过调整其他参数来优化 XGBoost 的性能。...以下是一些常用的性能优化参数： n_estimators：增加弱学习器的数量可能会提高性能，但会增加训练时间。 max_depth：限制树的最大深度可以降低过拟合风险并提高性能。...learning_rate：减小学习率可能会提高模型的泛化能力，但会增加训练时间。 subsample：减小子样本比例可以降低过拟合风险并提高性能。...首先，我们安装了支持GPU的XGBoost版本，并启用了GPU加速。然后，我们调整了模型参数以优化性能，并进行了性能评估。
3）用户指定的基本估计器在这些子集上进行训练。 4）每个模型的预测结合形成最终的结果。...： base_estimator: 它定义了基本的学习器，缺失时默认使用决策树。...： base_estimator: 它有助于指定基本估计器的类型，也就是说，被用作基础学习器的机器学习算法。...n_estimators: 它定义了基本学习器的数量。默认值为10，但应设置更大的值以获得更好的性能。 learning_rate: 该参数控制最终组合中学习的贡献率。...learning_rate 和 n_estimators 之间需要权衡。 max_depth: 定义单个估计器的最大深度。调整此参数以获得最佳性能。 n_jobs: 指定允许使用的处理器的数量。
然后，将这些模型的预测结果作为特征，通过一个线性回归模型作为元学习器（Meta-model）进行二次预测。以下是详细的解释： 1....，n_trials=50 表示进行50次不同超参数组合的尝试，选出每个模型的最佳参数。...这些特征将作为元学习器的输入。 7....训练基模型并生成OOF特征：通过 KFold 交叉验证生成每个基模型的OOF特征和对测试集的预测结果。 堆叠特征合并：将不同基模型生成的OOF特征合并成新的训练集和测试集，用于训练元学习器。...训练元模型：选择一个简单的模型（如线性回归）作为元学习器，对堆叠特征进行训练。 评估堆叠模型：使用元模型对测试集进行预测，并通过计算 RMSE 等指标评估性能。
基于回归模型的销售预测 小P：小H，有没有什么好的办法预测下未来的销售额啊 小H：很多啊，简单的用统计中的一元/多元回归就好了，如果线性不明显，可以用机器学习训练预测 数据探索 导入相关库 # 导入库...parameters = { 'n_estimators': [10, 50, 100, 500], 'learning_rate': [0.05..., 0.1, 0.3, 0.5], 'max_depth': [5, 6, 7, 10]} # 定义要优化的参数信息 model_gs = GridSearchCV(estimator...print('Best parameter is:', model_gs.best_params_) # 获得交叉检验模型得出的最优参数 Best score is: 0.7624423570088324...Best parameter is: {'learning_rate': 0.1, 'max_depth': 5, 'n_estimators': 50} # 获取最佳训练模型 model_xgbr
集成方法通常分为两种: 平均方法，该方法的原理是构建多个独立的估计器，然后取它们的预测结果的平均。一般来说组合之后的估计器是会比单个估计器要好的，因为它的方差减小了。...learning_rate 参数用来控制每个弱学习器对 最终的结果的贡献程度（校对者注：其实应该就是控制权重修改的速率，这里不太记得了，不确定）。 弱学习器默认使用决策树。...不同的弱学习器可以通过参数 base_estimator``来指定。...获取一个好的预测结果主要需要调整的参数是 ``n_estimators 和 base_estimator 的复杂度 (例如:对于弱学习器为决策树的情况，树的深度 max_depth 或叶子节点的最小样本数...收缩率 (Shrinkage) Screenshot (23).png 在拟合一定数量的弱分类器时,参数 learning_rate 和参数 n_estimators 之间有很强的制约关系.
Adaboost-参数 class sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier(base_estimator=None, n_estimators=50, learning_rate...=1.0, algorithm='SAMME.R', random_state=None) base_estimator:基分类器，默认是决策树，在该分类器基础上进行boosting，理论上可以是任意一个分类器...learning_rate:学习率，表示梯度收敛速度，默认为1，如果过大，容易错过最优值，如果过小，则收敛速度会很慢；该值需要和n_estimators进行一个权衡，当分类器迭代次数较少时，学习率可以小一些...关于Adaboost模型本身的参数并不多，但是我们在实际中除了调整Adaboost模型参数外，还可以调整基分类器的参数，关于基分类的调参，和单模型的调参是完全一样的，比如默认的基分类器是决策树，那么这个分类器的调参和我们之前的...estimator_errors_:每个分类器的错分率，与分类器权重相对应。 feature_importances_:特征重要性，这个参数使用前提是基分类器也支持这个属性。
1. base_estimator AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor都有，即弱分类学习器或者弱回归学习器。...我们一般使用默认的SAMME.R就够了，但是要注意的是使用了SAMME.R， 则弱分类学习器参数base_estimator必须限制使用支持概率预测的分类器。SAMME算法则没有这个限制。...在实际调参的过程中，我们常常将n_estimators和下面介绍的参数learning_rate一起考虑。...所以这两个参数n_estimators和learning_rate要一起调参。一般来说，可以从一个小一点的ν开始调参，默认是1。...弱学习器参数 AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor弱学习器参数，由于使用不同的弱学习器，则对应的弱学习器参数各不相同。仅仅讨论默认的决策树弱学习器的参数。
接下来，我们需要选择合适的模型并进行超参数调优。...我们可以使用GridSearchCV或RandomizedSearchCV来搜索最佳的超参数组合。...以下是一个简单的示例： from sklearn.model_selection import GridSearchCV from xgboost import XGBRegressor # 定义模型...xgb_model = XGBRegressor() # 定义超参数网格 param_grid = { 'n_estimators': [100, 200, 300], 'max_depth...': [3, 5, 7], 'learning_rate': [0.01, 0.1, 0.5], } # 使用GridSearchCV进行超参数调优 grid_search = GridSearchCV
2.2 使用sklearn风格接口，使用原生参数 对于sklearn风格的接口，主要有2个类可以使用，一个是分类用的XGBClassifier，另一个是回归用的XGBRegressor。...其实就是使用XGBClassifier/XGBRegressor的**kwargs参数，把上面原生参数的params集合放进去，代码如下： sklearn_model_raw = xgb.XGBClassifier...XGBoost的类库参数主要包括boosting框架参数，弱学习器参数以及其他参数。...3.2 XGBoost 弱学习器参数 这里我们只讨论使用gbtree默认弱学习器的参数。 ...learning_rate控制每个弱学习器的权重缩减系数，和sklearn GBDT的learning_rate类似，较小的learning_rate意味着我们需要更多的弱学习器的迭代次数。
RF的重要特性是不用对其进行交叉验证或者使用一个独立的测试集获得无偏估计，它可以在内部进行评估，也就是说在生成的过程中可以对误差进行无偏估计，由于每个基学习器只使用了训练集中约63.2%的样本，剩下约36.8%...的样本可用做验证集来对其泛化性能进行‘包外估计’。...RF和Bagging对比：RF的起始性能较差，特别当只有一个基学习器时，随着学习器数目增多，随机森林通常会收敛到更低的泛化误差。...，上面实例只是根据经验传了固定参数展示分类实现， #以学习率为例，找一个最合适的学习率 #设几个不同学习率的列表，后面来遍历它，看哪个学习率下分类精确度最高，就用哪个学习率代回模型重新建模 learning_rate...：",means) print("对应的本次迭代学习率参数：",params) ''' #以上调参完即可确定最优的learning_rate在模型中使用了，代回去再次建模， #才可得到开篇中的最精确的预测值
1）base_estimator：AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor都有，即我们的弱分类学习器或者弱回归学习器。...我们一般使用默认的SAMME.R就够了，但是要注意的是使用了SAMME.R， 则弱分类学习器参数base_estimator必须限制使用支持概率预测的分类器。SAMME算法则没有这个限制。 ...在实际调参的过程中，我们常常将n_estimators和下面介绍的参数learning_rate一起考虑。 ...所以这两个参数n_estimators和learning_rate要一起调参。一般来说，可以从一个小一点的$\nu$开始调参，默认是1。 3....，则对应的弱学习器参数各不相同。
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