在这篇教程中，我们将学习如何部署一个CatBoost模型，并创建一个简单的Web服务来进行在线预测。 安装CatBoost 首先，确保你已经安装了CatBoost。...你可以使用pip进行安装： pip install catboost 训练模型 在部署模型之前，你需要有一个训练好的CatBoost模型。...model.fit(X_train, y_train, eval_set=(X_test, y_test), verbose=False) 保存模型 训练完成后，你可以将模型保存到文件中，以便之后进行加载和预测...： model.save_model('catboost_model.cbm') 创建Web服务 现在，我们将使用Flask创建一个Web服务来进行在线预测。...0])}) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) 这段代码定义了一个名为/predict的端点，它接受JSON格式的输入，并返回模型的预测结果
现实世界中的应用和规划往往需要概率预测，而不是简单的点估计值。概率预测也称为预测区间或预测不确定性，能够提供决策者对未来的不确定性状况有更好的认知。...值得注意的是，CP是一种与具体模型无关的元算法，可以应用于任何机器学习模型，从而将点估计扩展到概率预测区间。 概率预测的优势在于，它不仅给出预测的平均水平，还能提供相应的不确定性量化信息。...这种框架允许用户在保持预测性能的同时，为预测误差提供严格的概率保证。 应用场景 金融风险评估：在信贷评分中，可以预测未来的违约概率，并给出置信区间，帮助金融机构做出更稳健的决策。...医学诊断：在医疗预测中，可以估计治疗效果的范围，为医生提供更全面的信息。 市场趋势预测：在商业环境中，可以预测销售量或股票价格，为策略制定者提供可靠参考。...概率保证：可以量化错误率，提高预测的可靠性。
因此，如果我们请求这个同样的模型使用predict()函数来进行二元预测，我们将只会得到结果[0]，对吗？ 在这个例子中，很可能我们不希望模型将观察结果预测为类别1，因为它只有很小的机会。...在本文中，我们将学习如何使用Python中的catboost包，根据我们对于可接受的假阳性率[FPR]或假阴性率[FNR]的理解，为分类提供最佳的阈值值。...但我们知道，CatBoost算法使用标准的50%阈值来预测结果。这意味着，如果正面概率低于50%，患者将被诊断为乳腺癌阴性。但我们可以调整该数字，以使其仅在更高程度的确定性下给出负面预测。...现在，CatBoost计算出了新的阈值，被分类为负的阈值为1-0.142 = 0.858。简单来说，类别0的概率必须超过85.8%才能被标记为0，否则将被分类为1。...使用catboost包计算概率切割的阈值值。
原文题目：XGBoostLSS -- An extension of XGBoost to probabilistic forecasting 摘要：我们提出了一个新的XGBoost框架，它可以预测单变量响应变量的整个条件分布...从广泛的连续、离散和混合离散-连续分布中选择，建模和预测整个条件分布极大地提高了XGBoost的灵活性，因为它允许对数据生成过程获得更多的洞察力，并创建概率预测，从中可以得到预测区间和感兴趣的分位数。
最近使用深度学习进行时间序列预测而不是经典方法涌现出诸多创新。本文将为大家演示一个基于 HuggingFace Transformers 包构建的概率时间序列预测的案例。...深度学习非常适合训练 全局概率模型，而不是训练局部点预测模型，因为神经网络可以从几个相关的时间序列中学习表示，并对数据的不确定性进行建模。...在概率设定中学习某些选定参数分布的未来参数很常见，例如高斯分布或 Student-T，或者学习条件分位数函数，或使用适应时间序列设置的共型预测框架。...通过采用经验均值或中值，人们总是可以将概率模型转变为点预测模型。...时间序列Transformer 这篇博文中，我们将利用传统 vanilla Transformer 进行单变量概率预测任务 (即预测每个时间序列的一维分布)。
，方差为var（x 1，x 2）。...为了估计数据的不确定性，必须使用预测均值和方差的概率回归模型。为此，CatBoost中有一个名为RMSEWithUncertainty的新损失函数。...有了这个损失，类似于NGBoost算法[1]，CatBoost估计正态分布的均值和方差，优化负对数似然率并使用自然梯度。对于每个示例，CatBoost模型返回两个值：估计平均值和估计方差。...我们得到以下变化： 我们可以看到CatBoost成功地预测了心脏及其外部的变化。在心脏内部，我们没有训练数据，因此可以预测任何事情。 CatBoost中的知识不确定性 我们知道如何估算数据中的噪声。...对于这种预测类型，CatBoost使用虚拟集合计算所有类型的不确定性。
在本教程中，你会了解如何开发概率预测模型来预测大气污染。 完成本教程后，你将了解： 如何加载和准备臭氧日标准机器学习预测建模问题。 如何开发朴素预测模型并使用BSS评估预测。...评估概率预测的有用措施是Brier分数。该分数可以被认为是预期概率（0％或1％）的预测概率（例如5％）的均方误差。它是测试数据集中每天发生的错误的平均值。 所以，我们要最小化Brier分数，越小越好。...我们可以通过计算一个BSS(Brier Skill Score)来说明这一点，BSS是基于朴素预测的Brier分数。 朴素预测的BSS为0.0。接下来，我们最大化此分数，即BSS分数越大越好。...绘制最终模型的ROC曲线将允许模型的操作者选择阈值，该阈值提供真正的正（hit）和负（false alarm）率之间的理想平衡水平。...总结 在本教程中，你了解了如何开发概率预测模型来预测大气污染。 具体来说，你学到了： 如何加载和准备臭氧日标准机器学习预测建模问题。 如何开发朴素预测模型并使用BSS评估预测。
CatBoost 是一种基于 对称决策树（oblivious trees）为基学习器实现的参数较少、支持类别型变量和高准确性的GBDT框架：GBDT，主要解决的痛点是高效合理地处理类别型特征，这一点从它的名字中可以看出来...我们将分类特征的索引传递给 cat_features 参数，CatBoost 将会自动识别并处理这些特征。我们创建了一个 Pool 对象，它会自动将分类特征编码为数字。...接着，我们初始化了一个 CatBoost 分类器，并对其进行训练。最后，我们使用训练好的模型进行预测。CatBoost 可以自动处理分类特征，无需进行额外的独热编码等预处理步骤。...主要有以下几个步骤： 产生一个随机排列顺序 并对数据集进行编号 对于训练样本： 对于测试样本： 根据带先验概率的Greedy TS计算这样计算得到的 Ordered TS能够满足...CatBoost的预测偏移处理通过反复对样本进行重新排序来减小预测方差。在这个过程中，模型会根据当前迭代的样本排序计算梯度，以获取一个无偏估计。
在Filecoin团队在2018年的《Filecoin 2018 Q1 & Q2 Update》中，大矿工定义为10PB+。...经过2年的延后和测试网络的实际运行之后，将大矿工的定义调整为现在的5PB。 3/ 参与测试网获得FIL奖励？在前段的测试网期间，一直有参与测试网获得FIL奖励的rumor。...6/ 意义之三：官方的这份大矿工测试计划更加明确的重视大矿工，并且让大矿工为新基建、为Web3基础设施负轭前行。 7/ 在整个测试计划中，官方最关注的是：seal每GB小时的性能和成本。...毕竟，大矿工为新基建负轭前行，不能让雷锋吃亏。 10/ 冰山之所以雄伟，是因为70%在海平面以下。对于5PB级的大矿工来说，更多的能力隐藏在海平面以下。
相信很多人都有看足球，那么能不能够利用历史成绩，来预测足球概率呢？恰好，在Kaggle官网上，有两份数据可以使用国际大赛上，从1872年到2022年的足球比赛数据：包含主客队的信息、举办地方等。...小组赛预测A组比赛结果小组双方胜A卡塔尔 vs 厄瓜多尔厄瓜多尔塞内加尔 vs 荷兰荷兰卡塔尔 vs 塞内加尔塞内加尔荷兰 vs 厄瓜多尔荷兰厄瓜多尔 vs 塞内加尔厄瓜多尔荷兰 vs 卡塔尔荷兰最后出线名单为...伊朗C组比赛结果小组双方胜C阿根廷 vs 沙特阿根廷墨西哥 vs 波兰平波兰 vs 沙特波兰阿根廷 vs 墨西哥阿根廷波兰 vs 阿根廷阿根廷沙特 vs 墨西哥墨西哥最后预测出线名单为：阿根廷、波兰这一组中...D组比赛结果小组双方胜D丹麦 vs 突尼斯丹麦法国 vs 澳大利亚法国突尼斯 vs 澳大利亚平法国 vs 丹麦平澳大利亚 vs 丹麦丹麦突尼斯 vs 法国法国最后预测出线名单为：法国、丹麦E组比赛结果小组双方胜...2.今年，巴西夺冠的概率很明显，看好今年巴西可以夺得大力神杯3.E组不愧被称为死亡之组，模型大部分都预测错了，目前来看出线形势一片混乱。
基于BG/NBD概率模型的用户CLV预测 小P：小H，我们最近想预测下用户的生命周期价值，有没有什么好的方法啊？ 小H：简单啊，用户每月平均花费用户平均寿命。...BG/NBD概率模型都可以解决。但是该模型不能预测周期性消费的客户，因为它只关注T时段内的交易。...，逆尺度参数为α的gamma分布 流失假设1：每个用户在交易j完成后流失的概率服从参数为p(流失率)的几何分布 流失假设2：用户的流失率p服从形状参数为a，b的beta分布 联合假设：每个用户的交易率λ...和流失率p互相独立 混合分布理解：指数分布与Gamma分布的混合分布为Pareto分布；而泊松分布与Gamma分布的混合分布为负二项分布 数据探索 # pip install lifetimes import...() output_21_0 暖红色为大概率存活的用户 冷蓝色为大概率流失的用户 预测下个时期的购买量 # 预测用户下个时期（t）的预期购买量 t = 30 df_model_finall['predicted_purchases
从概率角度进行处理，通过数据本身进行正则化，估计预测的确定性，使用较少的数据，将概率依赖引入到模型中。这里主要讲概况，我会更注重于应用问题，而不会特别深入的讲解贝叶斯模型或变分推断技术或数学细节问题。...这里的概率指什么，为什么称之为编程?...通常这样的统计模型(神经网络)被描述为从一个变量到另一个变量的有向图, 这样直接显示变量的依赖: ?...不使用概率编程的原因 我在贝叶斯模型使用尚没有积累大量的经验，不过在使用Pyro和PyMC3的过程中我发现，训练过程很长且难以确定先验概率。...这里选取7天价格、成交量和推特数的换算为变动%，预测下一个交易日的变动。 ? 价格 推特数和成交量变动 上图为采样的数据 —蓝色表示价格变动, 黄色表示推特数变动，绿色是成交量变动。
根据历史数据建立模型，使用机器学习的方法预测客户流失概率，可以找出用户流失的因素，从而完善产品，减少客户流失概率。 那么，对于这样的一个问题，我们需要做哪些数据分析？特征又是如何提取？...首先先简单介绍一下GBDT分类器的原理，GBDT的核心就在于，每一棵树学的是之前所有树结论和的残差，这个残差就是一个加预测值后能得真实值的累加量。对于残差，一般的计算公式为。...然后使用一阶导的负梯度的函数计算伪残差。接着使用一个弱分类器（决策树）来对上面的残差训练，得到一个弱分类器能够最好地对残差进行拟合，就是上面的h(x)函数。...下图中红色箭头指向的l即为损失函数；红色方框为正则项，包括L1、L2；红色圆圈为常数项。...XGBoost的参数为在前面本地验证集上面采用GridSearch得到的最优的参数。最后使用训练出来的五个模型分别对线上的测试集进行预测，最后将预测得到的结果直接取平均，从而得到最终的结果。
感谢作者袁峻峰的投稿，投稿邮箱 tg@bigdatadigest.cn 本文讨论用逻辑回归模型预测在金融市场情景下客户对金融产品的购买概率，以股票购买持仓概率作为研究对象。...该逻辑回归Logistic Regression模型简单描述如下： 客户购买持仓股票概率是指客户在指定日期购买持有指定股票的概率。表述如下： ? 其中， ? 为自变量， ? 为需要判定的系数。...之后可将估计因子应用于购买预测，求得的P∈[0，1]即为客户股票购买持仓概率。样本标记为指定客户在指定日期是否持有指定股票。以唯一客户号标记客户，以唯一股票代码标记股票，以日期标记市场数据。...总结 1 本文讨论用逻辑回归模型预测在金融市场情景下客户对指定金融产品的购买概率。认为可以假设客户每日的持仓，是基于当时金融市场情景以及金融产品属性作出决策的独立事件。...从而可以在客户特征，金融产品特征以及市场特征三个方面关联作为样本数据，并以当日购买持仓为标记使用逻辑回归做预测。另外本文还探讨了TB级百万特征金融数据处理的一些方法与经验。
摘要： 本文讨论用逻辑回归模型预测在金融市场情景下客户对金融产品的购买概率，以股票购买持仓概率作为研究对象。并探讨了TB级百万特征金融数据处理方法。...之后可将估计因子应用于购买预测，求得的P∈[0，1]即为客户股票购买持仓概率。样本标记为指定客户在指定日期是否持有指定股票。以唯一客户号标记客户，以唯一股票代码标记股票，以日期标记市场数据。...日终持有为 1 正样本，没有持有为 0 负样本。 ? 基础数据 请各位不要问我数据来源：） 1 客户数据 基本特征： 客户交易流水，可提取客户历史易特征。...总结 1 本文讨论用逻辑回归模型预测在金融市场情景下客户对指定金融产品的购买概率。认为可以假设客户每日的持仓，是基于当时金融市场情景以及金融产品属性作出决策的独立事件。...从而可以在客户特征，金融产品特征以及市场特征三个方面关联作为样本数据，并以当日购买持仓为标记使用逻辑回归做预测。另外本文还探讨了TB级百万特征金融数据处理的一些方法与经验。
正如我们所预期的，Catboost的性能显著优于逻辑回归 (87.15% vs. 81.56%)。到目前为止，这不足为奇。...现在，机器学习中一个价值6.4万美元的问题是：如果Catboost在预测未知数据方面比逻辑回归做得更好，那么我们是否应该相信它？ 这得视情况而定。...从SHAP值到预测概率 概率的概念要容易理解得多。 ? 从SHAP到预测概率 想要从SHAP过渡到概率，最明显的方法是绘制相对于SHAP和(每个个体)的预测的生存概率(每个个体)。...从SHAP到预测概率 — 一个例子 让我们以一个个体为例。假设已知除年龄外的所有变量，其SHAP和为0。现在假设年龄的SHAP值是2。...我们只要知道f()函数就可以量化年龄对预测的生存概率的影响：它就是f(2)-f(0)。
在金融领域，蒙特卡罗模拟被广泛用于定价衍生品、管理投资组合风险、预测市场波动等。在工程设计中，它可以模拟材料力学性能、流体动力学等复杂物理过程。...生成随机样本：然后根据拟合的概率分布生成随机样本。 进行模拟：针对每一组随机样本，运行模型模拟系统的行为。 分析结果：运行大量模拟后，分析结果以了解系统行为。...而直方图则呈现了以0.0为中心的正态分布的形状。为简单起见，我们将该分布假定为均值为0，标准差为0的高斯分布。接下来，我们会计算出标准差（也称为日波动率）。...为了预测明天的价格，我们可以随机抽取另一个收益率，从而推算后天的价格。通过这个过程，我们可以得出未来 200 天可能的价格走势之一。当然，这只是一种可能的价格路径。...： 实际收益与学生 t 分布预测对比 与之前一样，我们将模拟未来 200 天的价格走势。
CatBoost和XGBoost、LightGBM一样，也是一种GBDT算法框架下的改进算法，它通过迭代构建多个弱学习器（通常是决策树），逐步减小预测残差，从而提升模型的整体性能。...每轮迭代中，模型会计算残差的负梯度作为新的学习目标，训练一个决策树来拟合该梯度，并以适当的学习率将新树加入到累加函数中。...2、ordered TS编码：它是一种基于目标变量的统计信息来为类别特征的每个类别赋予数值的方法。...例如，如果目标变量是二元的（如0和1），则计算每个类别特征值对应的目标值为1的平均比例。 3、特征组合：CatBoost可以自动组合不同类别型特征的值，形成新的特征，以捕获特征间的交互效应。...特征组合的生成是基于目标统计，CatBoost会分析不同特征组合对预测目标变量的影响。
与XGBoost、LightGBM相比，CatBoost的创新点有： 嵌入了自动将类别型特征处理为数值型特征的创新算法。...对于二分类，先验项是正例的先验概率。利用多个数据集排列也是有效的，但是，如果直接计算可能导致过拟合。...为当前树构造新的分割点时，CatBoost会采用贪婪的策略考虑组合。对于树的第一次分割，不考虑任何组合。...GBDT使用损失函数的负梯度来拟合每一轮的损失的近似值，式（2）中 表示的是上述梯度。 通常用式（3）近似拟合 。...基于CatBoost算法的糖尿病预测方法.
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
