EL之GB(GBC)：利用GB对二分类问题进行建模并评估 / 开普饭

近些年来,得益于深度学习带来的巨大红利,CTR预估建模技术发展迅速,顶会论文.技术博客等都有大量精妙而深刻的介绍,加之开源浪潮带来的工具普及,这项技术的入门似乎变得极其容易:跑跑已经发表甚至开源的论文 ...

作者:coreyzhong,腾讯 IEG 应用研究员本文分为三个部分: Part1 是前菜,帮助没接触过相关内容的同学快速了解我们要做什么.为什么做: Part2 适合刚刚接触 pCTR 建模想要完 ...

多基因风险评分(PRS)为识别AD高风险和低风险个体提供了可能性.然而,对于使用什么方法计算遗传风险评分.如何模拟APOE(载脂蛋白E)影响.如何选择SNP(单核苷酸多态性)最佳P值阈值 (pT)以及 ...

使用历史数据进行商业预测,首先我们要知道什么东西是能够被预测的,举几个例子: 银行放贷款时,希望预测出当前贷款人是否可能违约? 保险公司希望预测出客户的理赔风险,从而更灵活的制定保费,高风险高收费,低 ...

EL之RF(RFC):利用RF对二分类问题进行建模并评估输出结果设计思路核心代码 auc = [] nTreeList = range(50, 2000, 50) for iTrees in n ...

EL之RF(RFC):利用RF对多分类问题进行建模并评估(六分类+分层抽样) 输出结果设计思路核心代码 missCLassError = [] nTreeList = range(50, 2000 ...

Keras之DNN::基于Keras(sigmoid+binary_crossentropy+predict_classes)利用DNN实现二分类--DIY二分类数据集&预测新数据点输出结果 ...

EL之GB(GBC):利用GB对多分类问题进行建模(分层抽样+调1参)并评估输出结果 T1. T2. 设计思路核心代码 #T1. nEst = 500 depth = 3 learnRate = ...

EL之GB(GBM):利用GB对回归(性别属性编码+调2参)问题(整数值年龄预测)建模输出结果 T1. T2. 设计思路核心代码 #T1 nEst = 2000 depth = 5 learnRa ...

危废2019 普及危险废物管理知识,推广危险废物处置利用技术. 公众号 <一般固体废物分类与代码>(GB/T 39198-2020)在2020年10月11日发布,并将于2021年5月1日起 ...

编者荐语:新的学期在无尽期待中迎来了新一届的孩子,或许是对于教育教学的思考在不断深入,渐渐体会到--做教育真的需要你的良知. 你教室里的每一个孩子, 都是某些人的整个世界. 当你清楚了这个事实你就不 ...

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EL之GB(GBC)：利用GB对二分类问题进行建模并评估