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    机器学习:XGBoost 安装及实战应用

    下面,看下实际应用中,如何安装 XGBoost 和怎么使用XGBoost做分类和回归任务。 02 — XGBoost安装 推荐用 Anaconda 进行安装,输入如下的命令: ?...如果报错,那就需要去下载 XGBoost安装文件(安装文件的后缀名为.whl),下载后放入一个目录,然后输入如下命令: ? 好了,安装过程结束。...如需要以上whl文件,或者安装过程中出现文件版本不一致问题,请参考以下链接,下载对应的XGBoost的版本:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ xgboost...‑cp36‑cp36m‑win32.whl xgboost‑0.6+20171121‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl 出现下面这个界面,才说明安装成功: ?...04 — 总结 今天总结了xgboost库的安装和使用,对一个葡萄糖病人的数据集做了分类,绘制了每个特征的重要性,明白了xgboost的原理,对于xgboost的参数调优就变得明了了。

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    XGBoost

    简介 XGBoost算法是以CART为基分类器的集成学习方法之一,由于其出色的运算效率和预测准确率在数据建模比赛中得到广泛的应用。...模型建立与目标函数 XGBoost本身属于监督学习,假设XGBoost模型本身由 ? 棵CART构成,那么模型可表示如下,其中 ? 表示第 ? 棵树, ? 表示第 ? 个样本在第 ?...需要注意的是,XGBoost中基分类树每个叶子节点都会给出对应的得分,通过加总多棵树的得分实现集成学习。...,XGBoost模型的参数 ? 即 ? 棵CART树组成的向量: ? 模型的损失函数值 ? 越小表明模型的拟合效果越佳,正则项 ?...在机器学习竞赛中用过XGBoost的小伙伴肯定还知道该算法可以自定义损失函数,对于一般的损失函数,我们人为定义损失函数一阶微分和二阶微分: ?

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    XGBoost:在Python中使用XGBoost

    在Python中使用XGBoost 下面将介绍XGBoost的Python模块,内容如下: * 编译及导入Python模块 * 数据接口 * 参数设置 * 训练模型l * 提前终止程序...安装 首先安装XGBoost的C++版本,然后进入源文件的根目录下的 wrappers文件夹执行如下脚本安装Python模块 python setup.py install 安装完成后按照如下方式导入XGBoost...的Python模块 import xgboost as xgb = 数据接口 XGBoost可以加载libsvm格式的文本数据,加载的数据格式可以为Numpy的二维数组和XGBoost的二进制的缓存文件...可以使用如下方式 csr = scipy.sparse.csr_matrix( (dat, (row,col)) ) dtrain = xgb.DMatrix( csr ) 将 DMatrix 格式的数据保存成XGBoost...可以用如下方式 w = np.random.rand(5,1) dtrain = xgb.DMatrix( data, label=label, missing = -999.0, weight=w) 参数设置 XGBoost

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    XGBoost简介

    本文据此对XGBoost的原理做简单的介绍… XGBoost[1]是2014年2月诞生的专注于梯度提升算法的机器学习函数库,此函数库因其优良的学习效果以及高效的训练速度而获得广泛的关注。...XGBoost不仅学习效果很好,而且速度也很快,相比梯度提升算法在另一个常用机器学习库scikit-learn中的实现,XGBoost的性能经常有十倍以上的提升。...XGBoost的方法是,将损失函数做泰勒展开到第二阶,使用前两阶作为改进的残差。可以证明,传统GBDT使用的残差是泰勒展开到一阶的结果,因此,GBDT是XGBoost的一个特例。...XGBoost使用了一种替代指标,即叶子节点的个数。此外,与许多其他机器学习模型一样,XGBoost也加入了L2正则项,来平滑各叶子节点的预测值。 2.3....3.为什么XGBoost效果这么好 XGBoost是boosting算法中的一种,其他的还包括AdaBoost等。

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    理解XGBoost

    XGBoost是当前炙手可热的算法,适合抽象数据的分析问题,在Kaggle等比赛中率获佳绩。市面上虽然有大量介绍XGBoost原理与使用的文章,但少有能清晰透彻的讲清其原理的。...本文的目标是对XGBoost的原理进行系统而深入的讲解,帮助大家真正理解算法的原理。文章是对已经在清华达成出版社出版的《机器学习与应用》(雷明著)的补充。...AdaBoost与梯度提升,XGBoost的推导都需要使用广义加法模型,对此也有深入的介绍。 理解XGBoost的原理需要决策树(尤其是分类与回归树),集成学习,广义加法模型,牛顿法等基础知识。...在XGBoost的推导中将会使用此方法。 XGBoost XGBoost是对梯度提升算法的改进,求解损失函数极值时使用了牛顿法,将损失函数泰勒展开到二阶,另外在损失函数中加入了正则化项。...结束循环 返回:最大分裂质量score及其对应分裂(包括选用的特征,分裂阈值) XGBoost实现时还使用了权重收缩与列采样技术,以抵抗过拟合。

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