首页 > 其他分享 >万字长文解读机器学习——集成学习、Bagging(随机森林)、Boosting(AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM)、Stacking

万字长文解读机器学习——集成学习、Bagging(随机森林)、Boosting(AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM)、Stacking

时间:2024-11-15 22:45:01浏览次数:3  
标签:Bagging 训练 Stacking 模型 XGBoost 拟合 学习 增益 Boosting

标签:Bagging,训练,Stacking,模型,XGBoost,拟合,学习,增益,Boosting
From: https://blog.csdn.net/qq_42410605/article/details/142438599

相关文章

  • 【Chapter 4】Machine Learning Regression Case_Second hand Car Price Prediction-X
    文章目录一、XGBoostAlgorithm二、ComparisonofalgorithmimplementationbetweenPythoncodeandSentosa_DSMLcommunityedition(1)Datareadingandstatisticalanalysis(2)dataprocessing(三)Featureselectionandcorrelationanalysis(4)Samplepartit......
  • FootyForecast足球数据预测软件——XGBoost算法实战
    足球数据分析——XGBoost算法实战基于上数据分析的AI足球大模型预测平台,感兴趣的可以下载。足球预测专家推荐链接:http://lcsjfx.com/FootyForecast/DownLoad随着足球数据的日益丰富,数据分析在足球领域的应用也越来越广泛。其中,XGBoost算法作为一种高效、强大的机器......
  • 《XGBoost算法的原理推导》12-1加法模型表达式 公式解析
    本文是将文章《XGBoost算法的原理推导》中的公式单独拿出来做一个详细的解析,便于初学者更好的理解。公式(12-1)是XGBoost的加法模型表达式,用于描述如何通过多个基模型的组合来进行预测。我们来逐步解析这个公式。公式(12-1)的形式......
  • Paper Reading: Mixed Bagging: A Novel Ensemble Learning Framework for Supervised
    目录研究动机文章贡献本文方法分组混合Bagging增量混合Bagging实验结果本文方法的设置数据集和实验设置对比实验优点和创新点PaperReading是从个人角度进行的一些总结分享,受到个人关注点的侧重和实力所限,可能有理解不到位的地方。具体的细节还需要以原文的内容为准,博客中的图......
  • 银行信贷风控专题:Python、R 语言机器学习数据挖掘应用实例合集:xgboost、决策树、随机
    全文链接:https://tecdat.cn/?p=38026原文出处:拓端数据部落公众号分析师:FanghuiShao 在当今金融领域,风险管控至关重要。无论是汽车贷款违约预测、银行挖掘潜在贷款客户,还是信贷风控模型的构建,以及基于决策树的银行信贷风险预警,都是金融机构面临的关键挑战。本银行信贷风控专题......
  • Bagging
    集成方法(ensemblemethod,元算法metaalgorithm)是对其它算法进行组合的一种形式。也就是说,集成多个模型的能力,达到比单一模型更佳的效果。Bagging 原理Bagging是“Bootstrapaggregating”的缩写。Bootstrap(自助法)是一种抽样方法,是现代统计学较为流行的一种统计方法,在小......
  • Python Bagging算法详解与应用案例
    这里写目录标题PythonBagging算法详解与应用案例引言一、Bagging的基本原理1.1Bagging的概念1.2Bagging的步骤1.3Bagging的优势与挑战二、Python中Bagging的面向对象实现2.1`DecisionTree`类的实现2.2`Bagging`类的实现2.3`Trainer`类的实现三、案例分析3.1......
  • 小白也能学会的预测新模型!ReliefF特征选择+XGBoost回归!
    小白也能学会的预测新模型!ReliefF特征选择+XGBoost回归!目录小白也能学会的预测新模型!ReliefF特征选择+XGBoost回归!预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍Matlab实现ReliefF-XGBoost多变量回归预测1.excel数据集,7个输入特征,1个输出特征。2.......
  • 【机器学习(十一)】糖尿病数据集分类预测案例分析—XGBoost分类算法—Sentosa_DSML社
    @目录一、XGBoost算法二、Python代码和Sentosa_DSML社区版算法实现对比(一)数据读入和统计分析(二)数据预处理(三)模型训练与评估(四)模型可视化三、总结一、XGBoost算法  关于集成学习中的XGBoost算法原理,已经进行了介绍与总结,相关内容可参考【机器学习(一)】分类和回归任务......
  • 【机器学习(十二)】机器学习回归案例之二手汽车价格预测—XGBoost回归算法—Sentosa_D
    @目录一、算法和背景介绍二、Python代码和Sentosa_DSML社区版算法实现对比(一)数据读入与统计分析(二)数据处理(三)特征选择与相关性分析(四)样本分区与模型训练(五)模型评估和模型可视化三、总结一、算法和背景介绍  关于XGBoost的算法原理,已经进行了介绍与总结,相关内容......