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CatBoost模型部署与在线预测教程

在这篇教程中，我们将学习如何部署一个CatBoost模型，并创建一个简单的Web服务来进行在线预测。 安装CatBoost 首先，确保你已经安装了CatBoost。...model.fit(X_train, y_train, eval_set=(X_test, y_test), verbose=False) 保存模型 训练完成后，你可以将模型保存到文件中，以便之后进行加载和预测...： model.save_model('catboost_model.cbm') 创建Web服务 现在，我们将使用Flask创建一个Web服务来进行在线预测。...0])}) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) 这段代码定义了一个名为/predict的端点，它接受JSON格式的输入，并返回模型的预测结果..."features":[1,0,0,1,0,0,1,0,0,1,0,0,1,0,0,1,0,0,1,0]}' http://127.0.0.1:5000/predict 如果一切正常，你将收到一个包含预测结果的

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XGBoost模型部署与在线预测的完整指南

导言 XGBoost是一种强大的机器学习算法，但训练好的模型要想在实际应用中发挥作用，需要进行部署并实现在线预测功能。...本指南将详细介绍如何在Python中部署XGBoost模型，并实现在线预测功能，同时提供相应的代码示例。 导出模型 首先，我们需要训练好的XGBoost模型，并将其导出为二进制文件。...()['prediction'] print("Predicted value:", prediction) 结论 通过本指南，您学习了如何在Python中部署XGBoost模型，并实现了在线预测功能。...然后，我们使用Flask创建了一个API服务，以便客户端可以发送请求进行预测。最后，我们使用requests库来发起预测请求，并解析预测结果。...通过这篇博客教程，您可以详细了解如何在Python中部署XGBoost模型，并实现在线预测功能。您可以根据需要对代码进行修改和扩展，以满足特定部署和预测需求。

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    用户在线广告点击行为预测的深度学习模型

    本文通过用户在线广告点击行为预测的应用实例来向大家展示深度学习在多字段分类数据的应用效果。...文章将详细介绍了FM和FNN算法在处理多值分类数据方面的优势，并把这两种算法与神经网络在特征变量处理方面的差异做了对比，最后通过一个用户在线广告点击行为预测的实例比较了LR、FM、FNN、CCPM、PNN-I...等不同算法的实际预测效果。...小结 深度学习在多字段分类数据集上也能取得显著的应用效果； 通过内积和外积操作找到特征之间的相关关系； 在广告点击率的预测中，PNN效果优于其他模型。...PPT下载：[用户在线广告点击行为预测的深度学习模型] by 张伟楠 本分享涉及的研究工作由张伟楠与其在上海交通大学和伦敦大学学院的同事共同完成，文章由携程技术中心（微信公号ctriptech）侯淑芳根据演讲内容整理

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    多模态机器学习，在线教育退课预测新进展！

    在线教育场景下的学生退课行为预测，一直是机器学习（ML）与教育（EDU）交叉领域内较为火热的研究课题。...不同于针对MOOC平台学生的预测，当前研究领域对 K12 在线教育平台的学生退课预测还处于初期探索阶段。...因此，先前关于 MOOC平台的退课预测研究的方法与结论很难直接用于 K12 在线教育场景。...针对这些问题与特点，在2019年初，我们使用某K12在线教育1对1平台2018年秋冬季学期的学生历史行为数据，对K12在线场景的学生退课预测问题进行了探索与尝试，在研究的过程中我们从多种模态数据出发，共计挖掘了超过...6 在线结果 除了对离线数据进行实验，我们还将该预测模型部署于线上并于2019年2月至2019年4月期间对该模型进行在线测试。

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    【CTR】DeepGBM：知识蒸馏技术在微软在线预测系统中的应用

    从标题中我们可以看出，DeepGBM 是一个从 GBDT 提炼知识并用于在线预测任务的深度学习框架。...1.Introduction 这里先定义两个名词： 表输入空间(Tabular input space)：包括类别特征和数值特征，在线预测任务如 CTR 等通常包含如广告类别的类别特征、广告相似度的数值型特征...一个优秀的在线预测模型，同时需要适配类别特征和数值特征，也要适应动态的特征分布（一般来说，模型的训练数据和测试数据需要具备相似的特征分布，这样模型才不会学出偏差）。...本文作者提出了一个新的架构 DeepGBM，其结合了 GBDT 和神经网络的优点，同时也解决了在线预测任务中的两大难点（在线更新和可扩展性）。不同模型间的对比如下图所示： ?...2.3.2 Online Update 在线更新时不包含 Embedding，所以在线更新模型时损失函数为： 因此，DeepGBM 线上运行时无需重新训练。

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    最新在线投票系统+SpringBoot+VUE（投票预测+数据统计+异常检测）

    学弟，学妹好，我是老罗软件，今天带来一款优秀的项目：在线投票系统源码 。 不同于市面上的源码，这款源码最新开发出来， 只能作为毕设，不能拿来商业，否则后果自负。这套源码设计优秀的附加功能：1....投票的预测： 根据已有的投票训练数据进行投票的预测 ，预测算法为 “ holt-winters ”.2. 异常的检测： 配置在N分以内超过X个投票记录就代表活动异常。3....投票预测，数据统计，异常监控。角色说明： 系统内置四种角色，不同角色拥有的权限和功能不同：系统管理员：拥有最高权限，管理所有功能模块。内容管理员：负责管理投票活动和公告。...【 技术栈 】SpringBoot + VUE预测算法： holt-winters【 所需环境 】JDK：8 及以上版本MySQL：8 及以上版本Maven：任意版本Node.js：16.20.2三.

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    如何使用sklearn进行在线实时预测（构建真实世界中可用的模型）

    我们介绍下如何使用sklearn进行实时预测。先来看下典型的机器学习工作流。 ? 解释下上面的这张图片： 绿色方框圈出来的表示将数据切分为训练集和测试集。...红色方框的下半部分表示对测试数据进行特征处理，然后使用训练得到的 model 进行预测。 红色方框的右下角部分表示对模型进行评估，评估可以分为离线和在线。...model.predict(test[features]) 上面的模型对鸢尾花数据进行训练生成一个模型，之后该模型对测试数据进行预测，预测结果为每条数据属于哪种类别。...很简单，既然内存中的对象会随着程序的关闭而消失，我们能不能将训练好的模型保存成文件，如果需要预测的话，直接从文件中加载生成模型呢？答案是可以的。...new_model.predict(new_pred_data) 构建实时预测 前面说到的运行方式是在离线环境中运行，在真实世界中，我们很多时候需要在线实时预测，一种解决方案是将模型服务化，在我们这个场景就是

    4.6K31

    开工的欲望 | AI Studio悄然上线新功能，用你的模型生成在线预测服务

    今天给大家介绍一个AI Studio新功能，能让大家用自己训练好的模型，轻松生成在线预测服务，通过在线API调用，而且是免费的哦~ 大家是不是已经跃跃欲试了呢？...经常登录AI Studio的朋友可能早就发现——AI Studio改版了： 这次升级，AI Studio不光调整了前端页面，还增加了不少新功能，其中就包含我们今天要说的在线部署及预测功能。...功能说明 在线部署与预测为开发者提供训练模型向应用化API转换的功能....创建一个在线服务 完成模型训练后, 在单机项目页面点击【创建预测服务】 第一步 选择模型文件 勾选模型文件 设置主程序, 主程序为paddle.fluid.io.save_inference_model...print("Failed to reach the server") print(e.reason) except: traceback.print_exc() 以上，就是今天要给大家介绍的，在线部署及预测功能

    1.1K41

    多元时序预测：独立预测 or 联合预测？

    今天介绍一篇南大今年4月份发表的文章，主要探讨了多元时间序列预测问题中，独立预测（channel independent）和联合预测（channel dependent）二者效果的差异、背后的原因以及优化方法...Independent Strategy for Multivariate Time Series Forecasting 下载地址：https://arxiv.org/pdf/2304.05206v1.pdf 1、独立预测和联合预测...多元时间序列预测问题中，从多变量建模方法的维度有两种类型，一种是独立预测（channel independent，CI），指的是把多元序列当成多个单变量预测，每个变量分别建模；另一种是联合预测（channel...从下面的实验结果可以看到，CI相比CD，在绝大多数预测窗口长度和数据集上，效果都是提升的。 为什么CI方法在实际应用中比CD效果更好、更稳定呢？...正则化：引入一个正则化损失，用序列减去最近的样本点作为历史序列输入模型进行预测，同时使用平滑约束预测结果，让预测结果和最近邻的观测值偏差不要太大，使得预估结果更平； 低秩分解：将全连接参数矩阵分解成两个低阶矩阵

    2.6K20

    学界 | 腾讯提出并行贝叶斯在线深度学习框架PBODL：预测广告系统的点击率

    选自arXiv 机器之心编译 参与：蒋思源 近日，腾讯发表了一篇介绍并行贝叶斯在线深度学习（PBODL）框架的论文，该论文表示这一框架已经用于腾讯广告系统的点击率预测，并获得了稳定高效的性能。...摘要：我们的论文展示了一种并行贝叶斯在线深度学习框架（PBODL），该框架已经用于如今腾讯广告系统的点击率预测，并提供快速并准确的用户偏好学习方法。...我们发现在没有进行特征工程下，我们的模型要比其他在线模型表现更优。 3.2. 在线（Online） 4. 说明（Notes） ? ? 4.1. 负采样（Negative Sampling） 4.2....强化（Reinforcement） 结论 我们展示了一种并行贝叶斯在线深度学习框架，其已在腾讯广告系统中用来预测广告点击率。...在这个框架中，我们介绍了几种新颖的在线深度概率单位回归（probit regression）模型，其在在线试验中相对于其它已知的模型有更好的性能。我们接下来应该在此框架下寻找更多有价值的在线模型。

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    在线工具

    图片 在线工具地址 之前学习的时候，都会看到网络上一些在线工具的网站，比如获取时间戳，编码转化，正则表达式等等，这些对于一些初学者在电脑上没有安装相对应的工具，往往就会百度搜索在线工具，然后就能实现自己所要完成的目的...但一些在线工具并不能满足我日常开发中的个别需求，于是乎我也准备自己写一个这样的在线工具网站。不过这里肯定不会像其他网站那种搞得花里胡哨的，同时也不会去重复的造轮子，这样很没有意义。...网站实现​ 上面所介绍的都是作为一个工具库的功能，我只是将其封装成一个在线工具使用，并非主要重点。而主要是对一些网站的功能实现，例如复制与下载等等。...react-codemirror​ 在网页上展示代码，并有代码高亮的功能，首选的组件就是 codemirror 了，也是很多在线工具都使用的，我这里也不例外。...最主要还是希望能成为我日常开发中常用的在线工具类，而不是简简单单 Demo 学习。

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