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入门 | 从结构到性能，一文概述XGBoost、Light GBM和CatBoost的同与不同

如何理解参数 算法在数据集上的实现 每个算法的表现 LightGBM 和 XGBoost 的结构差异 在过滤数据样例寻找分割值时，LightGBM 使用的是全新的技术：基于梯度的单边采样（GOSS）；...注意，如果某一列数据中包含字符串值，CatBoost 算法就会抛出错误。另外，带有默认值的 int 型变量也会默认被当成数值数据处理。...LightGBM 和 CatBoost 类似，LighGBM 也可以通过使用特征名称的输入来处理属性数据；它没有对数据进行独热编码，因此速度比独热编码快得多。...以下是将不同算法中的重要参数按照功能进行整理的表格。 ? 实现 在这里，我使用了 2015 年航班延误的 Kaggle 数据集，其中同时包含分类变量和数值变量。...最后一个模型是 LightGBM，这里需要注意的一点是，在使用 CatBoost 特征时，LightGBM 在训练速度和准确度上的表现都非常差。

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机器学习异常检测实战：用Isolation Forest快速构建无标签异常检测系统

本文深入探讨异常检测技术的理论基础与实践应用，通过Isolation Forest算法进行异常检测，并结合LightGBM作为主分类器，构建完整的欺诈检测系统。...文章详细阐述了从无监督异常检测到人工反馈循环的完整工作流程，为实际业务场景中的风险控制提供参考。 异常检测是一种识别与正常数据模式显著偏离的数据点的技术方法。...实验设计与实现 本节通过信用卡交易数据集演示异常检测的完整周期，包括Isolation Forest调优、人工反馈循环评估，以及使用新标记数据训练LightGBM模型。...在这个比较中，带有L2正则化的逻辑回归是性能更优的模型，在训练数据和更重要的未见泛化数据上都达到了更高的准确性。其泛化性能（0.9719）优于LightGBM（0.9040）。...虽然LightGBM完美识别了注入的欺诈案例，但在当前阶段，带有L2正则化的逻辑回归可能为欺诈分类提供更好的整体平衡性能。

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    多步时间序列预测策略实战

    整个过程中只使用一个模型，生成一个预测，并将其输入到模型中生成下一个预测，如此循环。步骤如下： 建模：训练一个时间序列预测模型，预测一步前瞻。...库，集成了许多预测工具，包括时间序列预测、分类、聚类和异常检测的工具和算法。...它提供了一系列主要功能，包括时间序列数据预处理、时间序列预测、时间序列分类和聚类，以及时间序列注释。 时间序列数据预处理：包括缺失值处理、归因和转换。...时间序列分类和聚类：它包括时间序列 k-nearest neighbors (k-NN) 等分类模型和时间序列 k-means 等聚类模型。...结论 本章介绍了单步预测到多步预测的建模策略，包括递归预测和 n 期直接预测两种方法。我们还学习了 Python 软件包 "sktime"，它支持轻松执行这两种策略。

    1K11

    面向 Kaggle 和离线比赛实用工具库 nyaggle，解决特征工程与验证两大难题（附代码）

    选择信息量大、有差别性、独立的特征是模式识别、分类和回归问题的关键一步，可以帮助开发者最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。 ?...，运行即可，相关结果（带有 CV 得分和参数的实验列表）可在 http://localhost:5000 页面上查看。.../ fit_transform 方法的对象，并以 K 个特征方式进行调用。...而对于不同分类特征的目标编码运行方式如下： 对于分类目标 将特征替换为给定特定分类值的目标后验概率与所有训练数据上目标的先验概率的混合。...对于连续目标 用给定特定分类值的目标期望值和所有训练数据上目标的期望值的混合替换特征。

    1K10

    R︱Yandex的梯度提升CatBoost 算法（官方述：超越XGBoostlightGBMh2o）

    Yandex 称其是通用的，可应用于广泛的领域和各种各样的问题。...笔者相关文章： R+工业级GBDT︱微软开源 的LightGBM（R包已经开放） R语言︱XGBoost极端梯度上升以及forecastxgb（预测）+xgboost（回归）双案例解读 R语言︱...H2o深度学习的一些R语言实践——H2o包 CatBoost 的主要优势： 与其他库相比，质量上乘 支持数字化和分类功能 带有数据可视化工具 官网：https://tech.yandex.com/CatBoost.../ github:https://github.com/catboost/catboost 有R/python两个版本，官方自述超越现有的最好的三个ML库：XGBoost/lightGBM/...(names(data) %in% drop_columns)] y <- data[,c("Survived")] fit_control <- trainControl(method = "cv"

    2.5K90

    python - 机器学习lightgbm相关实践

    0.2 速度更快 0.3 直接支持类别特征（即不需要做one-hot编码） 0.4 LightGBM参数调优 0.5 调参经验 0.6 安装 1 二分类参数选择 2 多分类参数选择 3 回归任务参数设置...算法之上，LightGBM进行进一步的优化，采用的Leaf-wise则是一种更为高效的策略，每次从当前所有叶子中，找到分裂增益最大的一个叶子，然后分裂，如此循环。...as lgb 1 二分类参数选择 【lightgbm, xgboost, nn代码整理一】lightgbm做二分类，多分类以及回归任务（含python源码） 官方参数文档 参数的选择： params...2 多分类参数选择 【lightgbm, xgboost, nn代码整理一】lightgbm做二分类，多分类以及回归任务（含python源码） 官方参数文档 params = {'num_leaves...最后一点，lightGBM虽然直接支持分类变量，也可以输出分桶，但是特征工程还是非常重要的，也需要一定时间调参。这算不上什么创新应用，自然没有公司刻意推崇。

    1.4K10

    AI 音辨世界：艺术小白的我，靠这个AI模型，速识音乐流派选择音乐 ⛵

    图片 音乐领域，借助于歌曲相关信息，模型可以根据歌曲的音频和歌词特征，将歌曲精准进行流派分类。本文讲解如何基于机器学习完成对音乐的识别分类。...比如音乐领域，借助于歌曲相关信息，模型可以根据歌曲的音频和歌词特征将歌曲精准进行流派分类。在本篇内容中 ShowMeAI 就带大家一起来看看，如何基于机器学习完成对音乐的识别分类。...用标准的音阶符号将整数映射为音高。例如，0=C，1=C♯/D♭，2=D，以此类推。如果没有检测到音调，则数值为-1。...为简洁起见，自动编码器的代码已被省略，但可以在 autoencode 内的功能 custom_functions.py 中的文件库。...'num_class': 5, 'verbosity': -1, } LightGBM 带有大量可调超参数，这些超参数对于最终效果影响很大。

    1.5K41

    提高回归模型精度的技巧总结

    这个过程叫做编码，有很多方法可以做到这一点: LabelEncoding—将分类值表示为数字(例如，带有意大利、印度、美国、英国等值的Region可以表示为1、2、3、4) OrdinalEncoding...——用于将基于排名的分类数据值表示为数字。...我选择了除“性别”以外的所有功能，因为它对收费的影响很小(从上面的图表得出结论)。这些特征将构成变量X，而费用将构成变量y。...使用集成和增强算法 现在我们将使用这些功能的集成基于随机森林，梯度增强，LightGBM，和XGBoost。如果你是一个初学者，没有意识到boosting 和bagging 的方法。...我们的随机森林模型表现很好- 2078的MAE?。现在，我们将尝试一些增强算法，如梯度增强，LightGBM，和XGBoost。

    2.2K20

    Kaggle神器LightGBM最全解读！

    实际上很多叶子的分裂增益较低，没必要进行搜索和分裂。LightGBM使用了带有深度限制的按叶子生长 (leaf-wise) 算法。...首先它抛弃了大多数GBDT工具使用的按层生长 (level-wise) 的决策树生长策略，而使用了带有深度限制的按叶子生长 (leaf-wise) 算法。...图：按层生长的决策树 LightGBM采用Leaf-wise的增长策略，该策略每次从当前所有叶子中，找到分裂增益最大的一个叶子，然后分裂，如此循环。...有两大类接口：LightGBM原生接口 和 scikit-learn接口 ，并且LightGBM能够实现分类和回归两种任务。...要想让LightGBM表现的更好，需要对LightGBM模型进行参数微调。下图展示的是回归模型需要调节的参数，分类模型需要调节的参数与此类似。 ? 图：LightGBM回归模型调参 6.

    5.2K30

    Python基础之(九)错误和异常

    这个报错行为是由Python的语法分析器完成的，并且检测到了错误所在文件和行号（File "", line 1），还以向上箭头^标识错误位置（后面缺少:），最后显示错误类型。...逻辑错误可能是由于不完整或者不合法的输入导致，也可能是无法生成、计算等，或者是其它逻辑问题。 当Python检测到一个错误时，解释器就无法继续执行下去，于是抛出提示信息，即为异常。...I am try I am else else语句应用，只有输入正确的内容，循环才会终止 #!...当程序运行到某个节点的时候，就断定某个变量的值必然是什么，或者对象必然拥有某个属性等，简单说就是断定什么东西必然是什么，如果不是，就抛出异常。 #!...Documents/workspace/PythonDemo/main.py", line 6, in assert a < 0 AssertionError 这就是断言assert的引用

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    Scikit-learn 核心开发人员专访：建立机器学习工作流最容易犯这2点错误

    在 Scikit-learn 中，每个 ML 模型都封装在一个称为「估计器」的简单 python 类中。通常在机器学习过程中，你可能会有一个带有一系列预处理步骤的分类器。...如果在交叉验证循环之外进行功能选择，可能会发生非常糟糕的事情。但在你的管道中，你知道一切都在交叉验证循环中。 ?...Andreas Muller：有一个功能还没被充分利用，因为它还是很新的，它就是 Hist 梯度增强。这是 LightGBM 的根的实现，因此比以前的梯度增强实现快得多。...它比 XGBoost 稍快，比 LightGBM 稍慢。目前它还不能支持缺失值的处理，但这个功能将很快在 2 周后的下一个版本中发布。它也不支持分类变量，这个功能将在明年春天左右发布。 ?...重采样非常吸引人的地方在于，你经常可以抛出大量数据，却不会真正影响结果。

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    一文速学-CatBoost算法模型实现贷款违约预测

    XGBoost 被广泛的应用于工业界，LightGBM 有效的提升了 GBDT 的计算效率，而 Yandex 的 CatBoost 号称是比 XGBoost 和 LightGBM 在算法准确率等方面表现更为优秀的算法...，而不需要进行独热编码或其他转换，这点和LightGBM算法相同，但是二者采取编码的算法不同，CatBoost比LightGBM处理类别特征也更加直接。...2.CatBoost算法计算原理首先基础的流程还是和GBDT一致的：相较于GBDT、XGBoost、LightGBM算法，CatBoost算法有很多特点，但最引人注目的还是这两个：对分类型特征的处理。...关于梯度提升算法我之前在Logistic原理详解和遗传算法里面也有详解讲过，此类最优算法最核心的一点就是对于残差的使用。而损失函数就是衡量调整每一次迭代模型算法的权重的参考功能。...revolUtil循环额度利用率，或借款人使用的相对于所有可用循环信贷的信贷金额totalAcc借款人信用档案中当前的信用额度总数initialListStatus贷款的初始列表状态applicationType

    1.1K31

    数据挖掘机器学习---汽车交易价格预测详细版本｛嵌入式特征选择（XGBoots,LightGBM），模型调参（贪心、网格、贝叶斯调参）｝

    1 模型对比与性能评估  1.1 逻辑回归 逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。...优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，速度很快，存储资源低； 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高 优点 训练速度较快，分类的时候，计算量仅仅只和特征的数目相关； 简单易理解，模型的可解释性非常好...1.2.2 LightGBM LightGBM的主要优点：         主要改进：直方图算法：先把连续的浮点特征值离散化成k个整数         最明显就是内存消耗的降低，直方图算法不仅不需要额外存储预排序的结果...        运行速度较快 LightGBM的主要缺点： 基于偏差的算法，会对噪点较为敏感 LightGBM的重要参数 基本参数调整 num_leaves参数 这是控制树模型复杂度的主要参数...相关文章：功能强大的python包（五）：sklearn 功能介绍 推荐 2.1 线性模型 & 嵌入式特征选择【岭回归与Lasso回归】 本章节默认，学习者已经了解关于过拟合、模型复杂度、正则化等概念。

    1.5K31

    Python中的sklearn入门

    训练模型使用训练集数据对模型进行训练：pythonCopy codemodel.fit(X_train, y_train)6....我们可以使用sklearn库提供的支持向量机（SVM）算法来构建一个分类模型，进行股票涨跌预测。...不够灵活的管道功能：sklearn提供了​​Pipeline​​类，用于构建机器学习的工作流。但是它的管道功能相对较简单，不支持复杂的管道操作，如条件分支、循环等。这可能限制了一些复杂任务的实现。...XGBoost：XGBoost是一个梯度提升树的机器学习库，它提供了强大的集成学习功能，可以应用于回归、分类和排名等任务。相对于sklearn中的决策树算法，XGBoost在精度和性能上有所提升。...LightGBM：LightGBM是另一个梯度提升树的机器学习库，它具有高效的训练和预测速度，适用于大规模数据集。与XGBoost相比，在一些性能方面有进一步的改进。

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    Scikit-learn 核心开发人员专访：建立机器学习工作流最容易犯这2点错误

    在 Scikit-learn 中，每个 ML 模型都封装在一个称为「估计器」的简单 python 类中。通常在机器学习过程中，你可能会有一个带有一系列预处理步骤的分类器。...如果在交叉验证循环之外进行功能选择，可能会发生非常糟糕的事情。但在你的管道中，你知道一切都在交叉验证循环中。 ?...Andreas Muller：有一个功能还没被充分利用，因为它还是很新的，它就是 Hist 梯度增强。这是 LightGBM 的根的实现，因此比以前的梯度增强实现快得多。...它比 XGBoost 稍快，比 LightGBM 稍慢。目前它还不能支持缺失值的处理，但这个功能将很快在 2 周后的下一个版本中发布。它也不支持分类变量，这个功能将在明年春天左右发布。 ?...重采样非常吸引人的地方在于，你经常可以抛出大量数据，却不会真正影响结果。

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    机器学习还能预测心血管疾病？没错，我用Python写出来了

    通过患者的电子病历，可以记录患者的症状、身体特征、临床实验室测试值，从而进行生物统计分析，这能够发现那些医生无法检测到的模式和相关性。...所有299例患者均患有左心室收缩功能不全，并曾出现过心力衰竭。 Davide和Giuseppe应用了多个机器学习分类器来预测患者的生存率，并根据最重要的危险因素对特征进行排序。...从直方图可以看出，血液中CPK酶的水平较高的人群死亡的概率较高。 8. 射血分数 ? 射血分数代表了心脏的泵血功能，过高和过低水平下，生存的概率较低。 9. 血小板 ?...血肌酐是检测肾功能的最常用指标，较高的指数代表肾功能不全、肾衰竭，有较高的概率死亡。 11. 血清钠水平 ? 图形显示，血清钠较高或较低往往伴随着风险。 12. 相关性分析 ?...，当自变量是分类变量，使用卡方鉴定，自变量是数值型变量，使用方差分析。

    3.2K40

    【全栈修炼】414- CORS和CSRF修炼宝典

    简单请求的 CORS 流程 当 Origin 指定的源不在许可范围，服务器会返回一个正常的 HTTP 回应，但浏览器会在响应头中发现 Access-Control-Allow-Origin 字段，便抛出异常...当预检请求拒绝以后，在预检响应头中，不会返回 Access-Control-Allow- 开头的信息，并在控制台输出错误信息。 三、CSRF 1....结合其他漏洞，如 CSRF 漏洞，实施进一步的攻击。 2. XSS 分类 ? XSS 分类 3....X-XSS-Protection: 1 启用XSS过滤（通常浏览器是默认的）。如果检测到跨站脚本攻击，浏览器将清除页面（删除不安全的部分）。...如果检测到跨站脚本攻击，浏览器将清除页面并使用CSP report-uri指令的功能发送违规报告。

    3.9K40

    自定义损失函数Gradient Boosting

    例如，在神经网络二进制分类器中，这通常是二进制交叉熵。对于随机森林分类器，这是基尼指数。训练损失也常被称为“目标函数”。 2、验证损失。这是我们用来评估我们的训练模型在看不见的数据上的性能的函数。...它通常更容易定制，因为它不像训练损失那样有很多功能需求。验证损失可以是非凸的、不可微分的和不连续的。因此，从定制开始通常更容易。 例如，在LightGBM中，一个重要的超参数是增加轮数。...与自定义训练和验证丢失功能进行了深入比较。...注意，使用LightGBM(即使有默认的超参数)，与随机森林模型相比，预测性能得到了改善。带有自定义验证损失的最终模型似乎在直方图的右侧做出了更多的预测，即实际值大于预测值。...LightGBM提供了一个简单的界面来合并自定义的训练和验证丢失功能。在适当的时候，我们应该利用这个功能来做出更好的预测。同时，您不应该立即直接使用自定义损失函数。

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