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【梯度提升专题】XGBoost、Adaboost、CatBoost预测合集：抗乳腺癌药物优化、信贷风控、比特币应用|附数据代码

综合比较 MAE、MSE、RMSE 三个指标，CatBoost 模型表现相对较好，故选用 CatBoost 作为预测模型。...（二）构建 ADMET 性质的分类预测模型 不同模型对化合物的 ADMET 数据预测结果不同，如 CatBoost 对 hERG、HOB 的 F1 分数和 Accuracy 分数比其余四个模型都要高，LightGBM...对 MN 的 F1 分数和 Accuracy 分数比部分模型要高，XGBoost 对 Caco - 2、CYP3A4 的 F1 分数和 Accuracy 分数比其余四个模型都要高。...，F1分数精度，ROC，三个模型adaboost，XGBoost和SGD的召回率现已优化。...结论 因此，我们已经看到，调整后的Adaboost的准确性约为82.95％，并且在所有其他性能指标（例如F1分数，Precision，ROC和Recall）中也取得了不错的成绩。

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【梯度提升专题】XGBoost、Adaboost、CatBoost预测合集：抗乳腺癌药物优化、信贷风控、比特币应用|附数据代码

综合比较 MAE、MSE、RMSE 三个指标，CatBoost 模型表现相对较好，故选用 CatBoost 作为预测模型。...（二）构建 ADMET 性质的分类预测模型 不同模型对化合物的 ADMET 数据预测结果不同，如 CatBoost 对 hERG、HOB 的 F1 分数和 Accuracy 分数比其余四个模型都要高，LightGBM...对 MN 的 F1 分数和 Accuracy 分数比部分模型要高，XGBoost 对 Caco - 2、CYP3A4 的 F1 分数和 Accuracy 分数比其余四个模型都要高。...，F1分数精度，ROC，三个模型adaboost，XGBoost和SGD的召回率现已优化。...结论 因此，我们已经看到，调整后的Adaboost的准确性约为82.95％，并且在所有其他性能指标（例如F1分数，Precision，ROC和Recall）中也取得了不错的成绩。

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    深入了解CatBoost：自定义目标函数与度量的高级教程

    尽管CatBoost提供了许多内置的目标函数和度量指标，但有时候我们可能需要根据特定的问题定制自己的目标函数和度量指标。在本教程中，我们将深入探讨如何在CatBoost中自定义目标函数和度量指标。...导入必要的库 首先，我们需要导入CatBoost库以及其他可能需要的Python库。...自定义目标函数 我们可以通过CatBoost的ObjectiveFunction类来自定义目标函数。以下是一个简单的示例，我们将自定义一个目标函数，假设我们的任务是最小化误分类的样本数量。...这里我们以二分类问题为例，假设我们的模型输出为概率值，并使用逻辑损失函数。 3. 度量指标的自定义 除了自定义目标函数，我们还可以自定义度量指标。...使用自定义目标函数和度量指标的CatBoost模型 现在，我们将定义一个CatBoost分类器，并使用我们刚刚定义的自定义目标函数和度量指标。

    72010

    pycaret之训练模型（创建模型、比较模型、微调模型）

    使用的评估指标是： 分类：准确性，AUC，召回率，精度，F1，Kappa，MCC 回归：MAE，MSE，RMSE，R2，RMSLE，MAPE 该函数的输出是一个表格，显示了所有模型在折痕处的平均得分。...使用的评估指标是： 分类：准确性，AUC，召回率，精度，F1，Kappa，MCC 回归：MAE，MSE，RMSE，R2，RMSLE，MAPE 可以使用create_model函数中的fold参数定义折叠次数...’ CatBoost Regressor 聚类模型： ID Name ‘kmeans’ K-Means Clustering ‘ap’ Affinity Propagation ‘meanshift’...但是，对于诸如聚类，异常检测和自然语言处理之类的无监督实验，PyCaret允许您通过使用tune_model中的supervised_target参数指定受监督目标变量来定义自定义目标函数（请参见以下示例...对于有监督的学习，此函数将返回一个表，该表包含k倍的通用评估指标的交叉验证分数以及训练有素的模型对象。对于无监督学习，此函数仅返回经过训练的模型对象。

    2.7K10

    大战三回合：XGBoost、LightGBM和Catboost一决高低 | 程序员硬核算法评测

    ； 3、衡量指标: a.训练和预测的时间； b.预测得分； c.可解释性（包括：特征重要性，SHAP 值，可视化树）； ?...可以通过使用 num_leaves 和 max_depth 这两个超参数来控制过度拟合； XGBoost （1）支持并行的树增强操作； （2）使用规则化来遏制过度拟合； （3）支持用户自定义的评估指标；...：表示当在树的叶节点上进行进一步的分区时，所需最小损失值的减少量； n_jobs：表示并行的线程数量，如果设为-1则可以使用所有的可用线程； bagging_fraction：表示每次迭代所使用的数据分数...）=regression, type（类型值）=enum, options（可选值）= regression : 表示执行回归任务； binary : 表示二进制分类； multiclass:表示多个类的类别...CatBoost 参数 https://catboost.ai/docs/concepts/python-reference_parameters-list.html#python-reference_parameters-list

    4.4K11

    pycaret之集成模型（集成模型、混合模型、堆叠模型）

    此函数返回一个表，该表具有k倍的通用评估指标的交叉验证分数以及训练有素的模型对象。...使用的评估指标是： 分类：准确性，AUC，召回率，精度，F1，Kappa，MCC 回归：MAE，MSE，RMSE，R2，RMSLE，MAPE 可以使用ensemble_model函数中的fold参数定义折叠次数...此函数返回一个表，该表具有k倍的通用评估指标的交叉验证分数以及训练有素的模型对象。...使用的评估指标是： 分类：准确性，AUC，召回率，精度，F1，Kappa，MCC 回归：MAE，MSE，RMSE，R2，RMSLE，MAPE 可以使用blend_models函数中的fold参数定义折叠次数...使用的评估指标是： 分类：准确性，AUC，召回率，精度，F1，Kappa，MCC 回归：MAE，MSE，RMSE，R2，RMSLE，MAPE 可以使用stack_models函数中的fold参数定义折叠次数

    3.4K10

    【机器学习】F1分数(F1 Score)详解及tensorflow、numpy实现

    F1-Score相关概念 F1分数（F1 Score），是统计学中用来衡量二分类（或多任务二分类）模型精确度的一种指标。它同时兼顾了分类模型的准确率和召回率。...更一般的，我们定义Fβ分数为： 除了F1分数之外，F0.5分数和F2分数，在统计学中也得到了大量应用，其中，F2分数中，召回率的权重高于精确率，而F0.5分数中，精确率的权重高于召回率。...Macro-F1和Micro-F1 Macro-F1和Micro-F1是相对于多标签分类而言的。 Micro-F1，计算出所有类别总的Precision和Recall，然后计算F1。...Macro-F1，计算出每一个类的Precison和Recall后计算F1，最后将F1平均。...sigmoid激活的张量 y_true是label{0,1}的集和 model指的是如果是多任务分类，single会返回每个分类的f1分数，multi会返回所有类的平均f1分数（Marco-F1） 如果只是单个二分类任务

    17.2K11

    【ML】一文详尽系列之CatBoost

    版本，可以用基于GPU的梯度提升算法实现来训练你的模型，支持多卡并行 提高准确性，提出一种全新的梯度提升机制来构建模型以减少过拟合 快速预测，即便应对延时非常苛刻的任务也能够快速高效部署模型 CatBoost...区分数据集是否独立，我们有以下两个推论： 如果使用了规模为的两个独立数据集和 来分别估算 和，则对于任意，有： 如果使用了相同的数据集来估算 和，则有： 显然，偏差部分与数据集的规模成反比，与映射关系也有关系...sklearn参数 sklearn本身的文档当中并没有CatBoost的描述，CatBoost python-reference_parameters-list上面看到主要参数如下： iterations...custom_metric: 自定义训练过程当中输出的评估指标，default=None eval_metric: 过拟合检测或者最优模型选择的评估指标 loss-functions bagging_temperature...http://learningsys.org/nips17/assets/papers/paper_11.pdf https://catboost.ai/docs/concepts/python-reference_parameters-list.html

    3.2K31

    AI大模型是怎么工作的？从石头分类说起

    分数（准确率指标）分别为：RandomForest: 0.85XGBoost: 0.88 LightGBM: 0.87CatBoost: 0.82ExtraTrees: 0.84GradientBoosting...就像考试时把不同科目的分数都换算成百分制一样。...分数集成权重贡献度XGBoost0.880.196最高LightGBM0.870.188第二RandomForest0.850.171第三ExtraTrees0.840.163第四CatBoost0.820.148...第五GradientBoosting0.800.134最低集成后F1分数：0.91（比最好的单模型提升3.4%）特征重要性分析...+位置编码信息表示增强模型集成专家混合(MoE)专业化分工协作动态权重分配注意力权重重要性自适应分配交叉验证验证集评估泛化能力检验数据预处理文本标准化输入质量保证关键算法原理多尺度特征提取：用不同大小的窗口捕获局部和全局信息集成学习

    16810

    评价对象检测模型的数字度量:F1分数以及它们如何帮助评估模型的表现

    类似地，F1分数在确定平衡给定模型的精度和查全率值的最佳置信度时特别有用;但是，该值跨越了从0到1的置信值域。单个值评估指标可以从一个给定模型的F1分数集导出，这可能是一个很好的模型性能指标。...通常，当你提高置信阈值时，精度会提高，召回率会降低，如下图所示的自定义yolo v5模型的结果所示: ? 自定义yolo v5目标检测模型的单类精度评分 ?...一个自定义yolo v5对象检测模型的单类召回分数 使用F1得分曲线，可以直观地看到精度和召回率之间的平衡，并可以使用下图确定一个设计点: ?...自定义yolo v5目标检测模型的F1分数曲线 从F1曲线来看，优化精度和召回率的置信度值为0.352。在许多情况下，较高的置信值是可取的。...例如，对于 gamma 的标准值，1/c：F1 分数在较低置信度值时会因被驱动为 0 而受到严重惩罚，并且对整体指标的贡献很小。类似地，对于高置信度值的 F1 分数，指数因子对总体分数的影响最小。

    6.1K60

    Nature子刊：用于阿尔茨海默病痴呆评估的多模态深度学习模型

    CatBoost模型然后在附加的非成像信息的上下文中重新计算这些分数。图2.特定于站点和扫描仪的观察结果。后处理MRI和隐藏层激活的无监督聚类分别评估了输入数据和模型预测中的系统偏差。...作者最终发现，CatBoost模型在每个接收器操作特征曲线下面积（AUC）和精确召回曲线下面积（AP）指标上产生了最佳的整体性能。因此，作者选择该算法作为后续分析的基础。...基于AUC和AP指标，作者最终发现与CatBoost模型相关联的CNN在区分不同认知类别方面的性能最高；因此，CNN和CatBoost模型的组合被用作所有进一步实验的最终融合模型。...此外，作者计算了每组模型预测的敏感性、特异性、F1分数和Matthews相关系数。F1分数考虑了测试的精度和召回率，而MCC是对二进制分类器不同大小的数据集类的质量的平衡度量。...Python（版本3.7.7）用于软件开发。

    3.3K30

    超强，必会的机器学习评估指标

    学习何时使用每个指标、优点和缺点以及如何在 Python 中实现它们。1 分类指标1.1 分类结果 在深入研究分类指标之前，我们必须了解以下概念：真正例 (TP)：模型正确预测正类的情况。...作为计算各种指标的基础，例如精确度、召回率、F1 分数和准确度。可能更难以解释和沟通，因为它不提供整体模型性能的单一值（出于比较目的可能需要该值）。...然而，它应该与其他指标结合起来，因为高召回率可能会以牺牲不平衡数据集的精度为代价。1.6 F1-分数 F1 分数是精确率和召回率的调和平均值，提供了平衡两者的单一指标。...数据分布情况：面对不平衡数据时，某些指标（如F1分数、精确度、召回率或AUC）可能更加有效，因为它们对类不平衡的敏感度较低。...评估多个指标：为了全面了解模型的性能，建议同时评估多个指标，包括精确度、召回率、F1分数（分类任务），以及MAE、MSE、MAPE（回归任务）。

    90700

    使用spaCy检测编程语言的NLP评估方法

    使用spaCy检测编程语言的NLP评估方法在这个视频系列中，数据科学讲师Vincent Warmerdam开始使用spaCy——一个用于Python自然语言处理的开源库。...主要内容自定义Jupyter代码展示了如何使用自定义Jupyter代码来实现编程语言检测功能。HTML打印输出演示了如何生成格式化的HTML打印输出，用于展示检测结果。...评估指标详细介绍了用于评估模型性能的各种指标，包括准确率、精确率和召回率等。混淆矩阵分析深入讲解了混淆矩阵的概念和应用，帮助理解模型在不同编程语言类别上的表现。...F1分数计算解释了F1分数作为精确率和召回率调和平均值的意义，以及其在模型评估中的重要性。实际案例以Ruby on Rails为例，展示了模型在实际编程语言检测任务中的表现。...技术要点该视频重点介绍了如何评估基于spaCy构建的编程语言检测系统，涵盖了从基础指标到高级分析工具的完整评估流程。通过实际代码演示和理论讲解相结合的方式，帮助观众全面理解自然语言处理模型的评估方法。

    10810

    一文速学-CatBoost算法模型实现贷款违约预测

    1.2自动处理缺失值数据存在缺失值是很正常的，一般来说我们会采取很多方法去填充这些空值，可以使用均值或者统计指标，也可以使用机器学习算法去学习再填充，而CatBoost会在训练过程中学习如何处理缺失值。...为了解决这个问题，CatBoost在每轮迭代中都会重新对样本进行排序，然后基于新的排序计算梯度。这样做的好处是，在多轮迭代的过程中，模型可以逐步获取更为准确的梯度估计，从而降低了预测的方差。...代码=1新产品不公开可用的策略_代码=2n系列匿名特征匿名特征n0-n14，为一些贷款人行为计数特征的处理数据均被处理过，详细处理过程在我的另一篇文章上有具体代码和每一个步骤的数据可视化展示.​ 2.划分数据集首先每天...catboost库的需要安装：pip installl catboost导入sklearn帮助我们快速搭建模型和计算对应指标：import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot...还可以通过设置custom_metric参数，使用自定义评价指标函数。

    1.1K31

    一文详尽系列之CatBoost

    版本，可以用基于GPU的梯度提升算法实现来训练你的模型，支持多卡并行 提高准确性，提出一种全新的梯度提升机制来构建模型以减少过拟合 快速预测，即便应对延时非常苛刻的任务也能够快速高效部署模型 CatBoost...区分数据集是否独立，我们有以下两个推论： 如果使用了规模为的两个独立数据集和 来分别估算 和，则对于任意，有： 如果使用了相同的数据集来估算 和，则有： 显然，偏差部分与数据集的规模成反比，与映射关系也有关系...sklearn参数 sklearn本身的文档当中并没有CatBoost的描述，CatBoost python-reference_parameters-list上面看到主要参数如下： iterations...custom_metric: 自定义训练过程当中输出的评估指标，default=None eval_metric: 过拟合检测或者最优模型选择的评估指标 loss-functions bagging_temperature...http://learningsys.org/nips17/assets/papers/paper_11.pdf https://catboost.ai/docs/concepts/python-reference_parameters-list.html

    2.4K42

    机器学习8：集成学习--LightGBM

    二、python代码实现 LightGBM相关知识模块：Histogram VS pre-sorted，leaf-wiseVS level-wise，特征并行和数据并行，顺序访问梯度，支持类别特征，...CatBoost(了解)。...1，Gradient-based One-Side Sampling(GOSS)： 在Adaboost中, 权重是一个很好的指标来标识样本重要程度；在GBDT中, 可以用样本的梯度来衡量重要性, Lightgbm...5,2，数据并行： 传统算法： 1），水平切分数据，不同的worker拥有部分数据 2），每个worker根据本地数据构建局部直方图 3），合并所有的局部直方图得到全部直方图 3.1），采用点对点方式(...CatBoost不需要像XGBoost和LightGBM那样将数据集转换为任何特定格式 二、python代码实现： 使用达观杯文本竞赛数据实现一个简单的LightGBM模型，如下： # 第五部分：

    2K20

    大赞！分享一个数据科学利器 PyCaret，几行代码搞定从数据处理到模型部署

    封装这么多库干什么用？ PyCaret依赖了这么多的神库肯定是要搞事情啊。没错，机器学习中的一些操作步骤都可在PyCaret自动开发的pipeline中进行复现。...像这种数据建模类的工作会涉及很多交互式的操作，所以东哥首推在Jupyter notebook中运行代码。...首先，我们要选择使用哪个模块，分类、回归、聚类 还是其他的。比如我们要用classification分类模型。...所使用的评估指标如下所示： 分类模块：Accuracy, AUC, Recall, Precision, F1, Kappa 回归模块：MAE, MSE, RMSE, R2, RMSLE, MAPE 下面是模型比较函数的使用...模型绘制 我们需要分析什么模型指标，只要传入函数中即可，比如对adaboost模型分析AUC指标。

    1.9K30

    【视频讲解】CatBoost、LightGBM和随机森林的海域气田开发分类研究|数据分享

    本文将通过视频讲解，展示如何用CatBoost、LightGBM和随机森林的海域气田开发特征智能分类，并结合一个python分类预测职员离职:逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM...通过混淆矩阵评估了三种模型的分类预测性能，包括准确率、精确度、召回率和F1得分。 5....特征重要性分析 利用Python的Sklearn库对CatBoost模型的特征重要性进行了分析，确定了高峰产量、稳产期末累计产量和产量上升期结束产量等关键特征。...python分类预测职员离职:逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM交叉验证可视化 离职率是企业保留人才能力的体现。...确定某一职员属于是或否离职的目标类，并以此来探究职员大量离职的潜在因素。

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