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XGboost
2024-10-29
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、随机森林、贝叶斯等
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
2024-10-17
【机器学习(十三)】零代码开发案例之股票价格预测分析—Sentosa_DSML社区版
文章目录一、背景描述二、Sentosa_DSML社区版算法实现(一)数据读入(二)特征工程(三)样本分区(四)模型训练和评估(五)模型可视化三、总结一、背景描述 股票价格是一种不稳定的时间序列,受多种因素的影响。影响股市的外部因素很多,主要有经济因素、政治因素和
2024-10-15
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.
2024-10-15
【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社区版
@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
2024-10-15
【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_DSML社区版
@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
2024-10-11
Python、R语言Lasso、Ridge岭回归、XGBoost分析Airbnb房屋数据:旅游市场差异、价格预测
全文链接:https://tecdat.cn/?p=37839原文出处:拓端数据部落公众号 分析师:KefanYu在大众旅游蓬勃发展的背景下,乡村旅游已成为推动乡村经济、社会和文化发展的关键力量。当前,乡村旅游接待设施主要以招待所、小宾馆和农家乐等形式存在。然而,一方面这些设施的接待能力有限,另一方
2024-10-01
Python电能质量扰动信号分类(六)基于扰动信号特征提取的超强机器学习识别模型
创新度高!!!需要发论文的同学即买即用 往期精彩内容:Python-电能质量扰动信号数据介绍与分类-CSDN博客Python电能质量扰动信号分类(一)基于LSTM模型的一维信号分类-CSDN博客Python电能质量扰动信号分类(二)基于CNN模型的一维信号分类-CSDN博客Python电能质量扰动信号分类(
2024-09-29
简单的XGBoost案例
一、前言 今天我们来一起学习一个新的算法模型,XGboost算法: 1、XGBoost的特性 XGBoost(ExtremeGradientBoosting)是一个高效的开源机器学习库,广泛应用于结构化数据的分类和回归问题。它基于梯度提升算法,利用决策树的集成方法来提高模型的
2024-09-21
基于python flask的高血压疾病预测分析与可视化系统的设计与实现,使用随机森林、决策树、逻辑回归、xgboost等机器学习库预测
研究背景随着现代社会的快速发展,生活方式的改变和人口老龄化的加剧,心血管疾病,尤其是高血压,已成为全球范围内的重大公共健康问题。高血压是一种常见的慢性疾病,其主要特征是动脉血压持续升高。长期不控制的高血压会导致心脏病、脑卒中、肾功能衰竭等一系列严重并发症,甚至危及生
2024-09-14
时序预测 | MATLAB实现BKA-XGBoost(黑翅鸢优化算法优化极限梯度提升树)时间序列预测
时序预测|MATLAB实现BKA-XGBoost(黑翅鸢优化算法优化极限梯度提升树)时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现BKA-XGBoost(黑翅鸢优化算法优化极限梯度提升树)时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍Matlab实现BKA-XGBoost时间序列预测,黑翅鸢优
2024-09-08
《机器学习》—— XGBoost(xgb.XGBClassifier) 分类器
文章目录一、XGBoost分类器的介绍二、XGBoost(xgb.XGBClassifier)分类器与随机森林分类器(RandomForestClassifier)的区别三、XGBoost(xgb.XGBClassifier)分类器代码使用示例一、XGBoost分类器的介绍XGBoost分类器是一种基于梯度提升决策树(GradientBoostingDecision
2024-09-07
XGBoost模型 0基础小白也能懂(附代码)
XGBoost模型0基础小白也能懂(附代码)原文链接啥是XGBoost模型XGBoost是eXtremeGradientBoosting的缩写称呼,它是一个非常强大的Boosting算法工具包,优秀的性能(效果与速度)让其在很长一段时间内霸屏数据科学比赛解决方案榜首,现在很多大厂的机器学习方案依旧会首选这个模型。
2024-09-05
数据分析:R语言计算XGBoost线性回归模型的SHAP值
介绍SHAP(SHapleyAdditiveexPlanations)值是一种解释机器学习模型预测的方法。它基于博弈论中的Shapley值概念,用于解释任何机器学习模型的输出。为什么机器学习模型需要用到SHAP值:解释性:机器学习模型,尤其是复杂的模型如深度学习,往往被视为“黑箱”。SHAP值提供了一种方
2024-09-02
[全网独家原创]FVIM-XGBoost多输出回归 基于四向量优化算法优化XGBoost多输出回归多输出回归预测
[全网独家原创]FVIM-XGBoost多输出回归基于四向量优化算法优化XGBoost多输出回归Matlab代码(多输入多输出)每个输出都有以下线性拟合图等四张图!!!具体看图,独家图像!!!程序已经调试好,替换数据集根据输出个数修改outdim值即可运行!!!数据格式为excel!(如下)需要其他算法的都可以定制
2024-08-24
XGBoost中正则化的9个超参数
正则化是一种强大的技术,通过防止过拟合来提高模型性能。本文将探索各种XGBoost中的正则化方法及其优势。为什么正则化在XGBoost中很重要?XGBoost是一种以其在各种机器学习任务中的效率和性能而闻名的强大算法。像任何其他复杂模型一样,它可能会过拟合,特别是在处理噪声数据或
2024-08-21
【python】Python实现XGBoost算法的详细理论讲解与应用实战
✨✨欢迎大家来到景天科技苑✨✨
2024-08-15
【模型】XGBoost
一、XGBoostXGBoost(ExtremeGradientBoosting)是一个强大的机器学习库,用于构建梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTrees,GBDT)模型。它在结构化数据上表现非常出色,广泛应用于分类、回归、排序等任务,尤其在Kaggle等数据竞赛中表现优异。1.XGBoost的核心思想XGBo
2024-08-08
论文笔记:Investigation of Passengers’ Perceived Transfer Distance in Urban Rail Transit Stations ……
(基于XGBoost和SHAP的城市轨道交通站点乘客感知换乘距离研究)话题点:城市轨道交通站点、换乘距离、XGBoost模型、SHAP模型:感知传输距离偏差theRatioofPerceivedTransferDistanceDeviation(R)、XGBoost和SHAP模型考虑的因素:乘客个人属性、换乘设施和换乘环境相关的32个指
2024-08-07
分类预测 | Matlab实现PSO-XGBoost粒子群算法优化XGBoost的多特征分类预测
分类预测|Matlab实现PSO-XGBoost粒子群算法优化XGBoost的多特征分类预测目录分类预测|Matlab实现PSO-XGBoost粒子群算法优化XGBoost的多特征分类预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍Matlab实现PSO-XGBoost粒子群算法优化XGBoost的多
2024-08-06
为什么 xgboost.QuantileDMatrix 使用自定义数据迭代器对数据进行四次传递?
我正在尝试使用自定义数据迭代器,如下所示此处,因为我的数据集太大。只是为了测试它是如何工作的,我正在使用示例的子集并运行以下代码。X是我的数据的numpy数组。我的迭代器如下所示classIterForQDMatrix(xgb.core.DataIter):def__init__(self,d
2024-08-05
【视频讲解】Xgboost、ARIMA 和 Prophet对国际牛肉市场市场份额数据、比特币价格时间序列预测-CSDN博客
原文链接:https://tecdat.cn/?p=37228原文出处:拓端数据部落公众号分析师:KechenZhao本文将通过视频讲解,展示如何用Xgboost、ARIMA和Prophet对国际牛肉市场市场份额数据时间序列预测,并结合一个Python# ARIMA、XGBOOST、PROPHET和LSTM预测比特币价格实例的代码数据,为读者提供一
2024-07-31
基于随机森林、XGBoost、lightGBM的大气污染预测可视化系统【前后端交互】
文章目录==有需要本项目的代码或文档以及全部资源,或者部署调试可以私信博主==数据介绍系统界面展示系统登陆展示系统主界面可视化展示机器学习模型预测展示框架界面功能每文一语有需要本项目的代码或文档以及全部资源,或者部署调试可以私信博主数据介绍使用的大气
2024-07-29
train_test_split 导致 xgboost 忽略“enable_categorical”
我正在使用xgboost版本2.1.0当使用xgboost.DMatrix()和'enable_categorical'=True将包含类别列的pandas数据帧转换为DMatrix时,所有行为均按预期运行,除非数据帧是sklearntrain_test_split()返回的数据帧,尽管所有列的数据类型仍属于类别。以下代码产生预期的
2024-07-28
xgboost的作用与库的安装
XGBoost是一个非常强大的Boosting算法工具包,以其优秀的性能(效果与速度)在数据科学比赛中长期占据领先地位,并且在许多大厂的机器学习方案中也是首选模型。 XGBoost在并行计算效率、缺失值处理、控制过拟合、预测泛化能力等方面表现出色。它的主要特点和优势包括:
2024-07-25
过采样SMOTE逻辑回归、SVM、随机森林、AdaBoost和XGBoost对不平衡数据分析预测
全文链接:https://tecdat.cn/?p=37115原文出处:拓端数据部落公众号分析师:YimengLi近几年,伴随着互联网的发展,在线食品配送业务成为了新潮流。在此背景下,我们帮助客户对“在线食品交付偏好-班加罗尔地区”数据开展研究,建立印度在线食品配送平台消费者的用户画像,研究影响顾客购买意