ML之xgboost：利用xgboost算法(特征筛选和GridSearchCV)对数据集实现回归预测

相关推荐

• 【机器学习】总结了九种机器学习集成分类算法(原理 代码)

  大家好,我是云朵君! 导读: 本文是分类分析(基于Python实现五大常用分类算法(原理+代码))第二部分,继续沿用第一部分的数据.会总结性介绍集成分类算法原理及应用,模型调参数将不在本次讨论范围内. ...

• Python 中解释 XGBoost 模型的学习曲线

  XGBoost是梯度提升集成算法的强大而有效的实现.配置XGBoost模型的超参数可能具有挑战性,这通常会导致使用既费时又计算量大的大型网格搜索实验.配置XGBoost模型的另一种方法是在训练过程中算 ...

• 算法模型自动超参数优化方法

  什么是超参数? 学习器模型中一般有两类参数,一类是可以从数据中学习估计得到,我们称为参数(Parameter).还有一类参数时无法从数据中估计,只能靠人的经验进行设计指定,我们称为超参数(Hyper ...

• ML之SVM：利用SVM算法对手写数字图片识别数据集(PCA降维处理)进行预测并评估模型(两种算法)性能

  ML之SVM:利用SVM算法对手写数字图片识别数据集(PCA降维处理)进行预测并评估模型(两种算法)性能 输出结果 设计思路 核心代码 estimator = PCA(n_components=20) ...

• ML之xgboost：利用xgboost算法对Boston(波士顿房价)数据集【特征列分段→独热编码】进行回归预测(房价预测)+预测新数据得分

  ML之xgboost:利用xgboost算法对Boston(波士顿房价)数据集[特征列分段→独热编码]进行回归预测(房价预测)+预测新数据得分 导读 对Boston(波士顿房价)数据集进行特征工程,分 ...

• ML之xgboost：利用xgboost算法(自带,特征重要性可视化+且作为阈值训练模型)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)

  ML之xgboost:利用xgboost算法(自带,特征重要性可视化+且作为阈值训练模型)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 输出结果 后期 ...

• ML之xgboost：利用xgboost算法(自带方式)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)

  ML之xgboost:利用xgboost算法(自带方式)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 输出结果 1.xgboost(num_trees ...

• ML之xgboost：利用xgboost算法(结合sklearn)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)

  ML之xgboost:利用xgboost算法(结合sklearn)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 输出结果 设计思路 核心代码 bst ...

• ML之xgboost：利用xgboost算法(sklearn+3Split)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)

  ML之xgboost:利用xgboost算法(sklearn+3Split)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 输出结果 设计思路 核心代码 ...

• ML之xgboost：利用xgboost算法(sklearn+3Split+调参曲线)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)

  ML之xgboost:利用xgboost算法(sklearn+3Split+调参曲线)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 输出结果 设计思路 ...

• ML之xgboost：利用xgboost算法(sklearn+3Split+调参曲线+EarlyStop)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)

  ML之xgboost:利用xgboost算法(sklearn+3Spli+调参曲线+EarlyStop)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) ...

• ML之xgboost：利用xgboost算法(sklearn+7CrVa)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)

  ML之xgboost:利用xgboost算法(sklearn+7CrVa)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 输出结果 设计思路 核心代码 ...