所以编写一个新的结果列，将分数从a - d更改为0和1。...它可以从两个方向显示每个特征和对模型的影响的图(见下图)。并且它还通过颜色和右边的刻度显示了影响，以及通过大小显示的影响的体积。...这两个独立的预测瀑布图可以让我们更深入地了解每个特征是如何影响预测分数的。它为我们提供了每个特征的SHAP值和范围以及方向。它还在左侧显示了每个特征的得分。...这让我们可以看到特征在其SHAP值的每个方向上的得分。 我们可以看到，SHAP值的散点图可能看起来非常不同，并且可以向我们展示关于每个属性如何对总分做出贡献的许多不同类型的见解。...它允许我们从许多不同的角度来看特征，而不是我们可以用普通的EDA和相关性来探索。它确实名副其实的附加解释，可以通过模型进行预测建模，让我们深入了解特征本身。 作者：lochie links
使用sklearn.metrics中的classification_report即可实现对多分类的每个类别进行指标评价。...补充知识：python Sklearn实现xgboost的二分类和多分类 二分类： train2.txt的格式如下： ?...= roc_auc_score(Y_test,pre_test) pre_score = precision_score(Y_test,pre_test) print("xgb_auc_score:...",auc_score) print("xgb_pre_score:",pre_score) 多分类：有19种分类其中正常0，异常1~18种。...= roc_auc_score(Y_test,pre_Y)#验证集上的auc值 print ("xgb_muliclass_auc:",test_auc2) 以上这篇使用sklearn对多分类的每个类别进行指标评价操作就是小编分享给大家的全部内容了
和 xgboost 的代码比较 #xgboost dtrain = xgb.DMatrix(x_train,label=y_train) dtest = xgb.DMatrix(x_test) #...= accuracy_score(ypred2,y_test) accuracy_lgbm y_test.value_counts() from sklearn.metrics import roc_auc_score...calculating roc_auc_score: #xgboost auc_xgb = roc_auc_score(y_test,ypred) # lightgbm auc_lgbm = roc_auc_score...(y_test,ypred2) 最后可以建立一个 dataframe 来比较 Lightgbm 和 xgb: auc_lgbm comparison_dict = { 'accuracy score...':(accuracy_lgbm,accuracy_xgb), 'auc score':(auc_lgbm,auc_xgb), 'execution time':(execution_time_lgbm
模型融合 一般来说，通过融合多个不同的模型，可能提升机器学习的性能，这一方法在各种机器学习比赛中广泛应用， 常见的集成学习&模型融合方法包括：简单的Voting/Averaging（分别对于分类和回归问题...在上述融合方法的基础上，一个进行改良的方式是对各个投票者/平均者分配不同的权重以改变其对最终结果影响的大小。对于正确率低的模型给予更低的权重，而正确率更高的模型给予更高的权重。...2、对于每一个基模型来说，我们用其中的四份来训练，然后对未用来的训练的一份训练集和测试集进行预测。然后改变所选的用来训练的训练集和用来验证的训练集，重复此步骤，直到获得完整的训练集的预测结果。...print("CV score: {:<8.8f}".format(mean_squared_error(oof_xgb, target))) # 将lgb和xgb的结果进行stacking train_stack...第二步：使用训练集对训练T个不同的模型。 第三步：使用T个基模型，对验证集进行预测，结果作为新的训练数据。 第四步：使用新的训练数据，训练一个元模型。
经常出入DC竞赛、kaggle、天池等大数据比赛的同学应该很了解xgboost这座大山。 几乎所有的比赛都绕不过它，可能只需要这一个库，在比赛中就可以得到很高的分数，究竟是为什么呢？...安装 xgb(xgboost)安装很简单，和一般的库相同： pip install xgboost 可在ide导入验证是否安装成功 import xgboost as xgb 数据形式 xgb可以接受一下格式文件...' param['eval_metric'] = ['auc', 'ams@0'] 一般提前定义这些参数，训练时只需将param参数传入即可。...import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error numpy和pandas是大数据分析计算中常用的两个包，使用它们...，去除“ID”和“medv”两个属性，然后把数据集进行拆分，训练集中70%的数据取出用于训练，30%的数据取出用于评价，最后将拆分后的数据集进行模型参数设置。
5 LightGBM与XGBoost对比 现在让我们通过在同一个数据集上进行训练，对比一下LightGBM和XGBoost的性能差异。 在这里我们使用的数据集来自很多国家的个人信息。...import roc_auc_score#calculating roc_auc_score for xgboostauc_xgb = roc_auc_score(y_test,ypred) print...(auc_xgb)#calculating roc_auc_score for light gbm. auc_lgbm = roc_auc_score(y_test,ypred2) auc_lgbm comparison_dict...= {'accuracy score':(accuracy_lgbm,accuracy_xgb),'auc score':(auc_lgbm,auc_xgb),'execution time':(execution_time_lgbm...：当它将特征值分桶装进不同的桶中的时候，这在计算上是很便宜的。
LightGBM与XGBoost对比 现在让我们通过在同一个数据集上进行训练，对比一下LightGBM和XGBoost的性能差异。 在这里我们使用的数据集来自很多国家的个人信息。...print(auc_xgb) #calculating roc_auc_score for light gbm....),'auc score':(auc_lgbm,auc_xgb),'execution time':(execution_time_lgbm,execution_time_xgb)} #Creating... 从上述的性能对比结果来看，LightGBM对比XGBoost的准确率和AUC值都只有很小的提升。...：当它将特征值分桶装进不同的桶中的时候，这在计算上是很便宜的。
一个完整的数据挖掘模型，最后都要进行模型评估，对于二分类来说，AUC，ROC这两个指标用到最多，所以 利用sklearn里面相应的函数进行模块搭建。...= np.r_[train_y,test_y] cv = StratifiedKFold(y_target, n_folds=6) #画ROC曲线和计算AUC fpr, tpr...= auc(fpr, tpr) #画图，只需要plt.plot(fpr,tpr),变量roc_auc只是记录auc的值，通过auc()函数能计算出来 plt.plot(fpr, tpr...lael各类别上的置信度， # #在哪个类别上的置信度高，则分为哪类 # Compute ROC curve and area the curve #通过roc_curve()函数，求出fpr和...= auc(fpr, tpr) #画图，只需要plt.plot(fpr,tpr),变量roc_auc只是记录auc的值，通过auc()函数能计算出来 plt.plot(fpr, tpr, lw=1
第一个是三个模型树的构造方式有所不同，XGBoost使用按层生长（level-wise）的决策树构建策略，LightGBM则是使用按叶子生长（leaf-wise）的构建策略，而CatBoost使用了对称树结构...最后划分数据集，得到有39956条训练样本，17125条测试样本。 XGBoost 下面我们开始来测试三个模型在该数据集上的效果。先来看XGBoost，如代码2所示。...代码2 XGBoost # 导入xgboost模块 import xgboost as xgb # 导入模型评估auc函数 from sklearn.metrics import roc_auc_score...，可得到测试集AUC为0.54，相较于XGBoost和LightGBM，CatBoost在该数据集上的效果要差不少。...，在执行贝叶斯优化前，我们需要基于XGBoost的交叉验证xgb.cv定义一个待优化的目标函数，获取xgb.cv交叉验证结果，并以测试集AUC为优化时的精度衡量指标。
所以在使用五个及模型进行预测的时候，可以考虑使用K折验证，防止过拟合。 blending 与stacking不同，blending是将预测的值作为新的特征和原特征合并，构成新的特征值，用于预测。...Blending与stacking的不同 stacking stacking中由于两层使用的数据不同，所以可以避免信息泄露的问题。 在组队竞赛的过程中，不需要给队友分享自己的随机种子。...对于数据集的划分，我们通常要保证满足以下两个条件： 训练集和测试集的分布要与样本真实分布一致，即训练集和测试集都要保证是从样本真实分布中独立同分布采样而得； 训练集和测试集要互斥 对于数据集的划分有三种方法...在使用soft voting时，把概率当做权值，这时候集成后的结果为A就显得更为合理 ''' 软投票：和硬投票原理相同，增加了设置权重的功能，可以为不同模型设置不同权重，进而区别模型不同的重要度。...3）模型层面的融合，模型层面的融合可能就涉及模型的堆叠和设计，比如加Staking层，部分模型的结果作为特征输入等，这些就需要多实验和思考了，基于模型层面的融合最好不同模型类型要有一定的差异，用同种模型不同的参数的收益一般是比较小的
$CreditRisk)) 4.模型比较与选择 我们将通过ROC曲线和AUC值来比较各个模型的性能。...具体方法： 1.指标评估： 定期使用AUC、F1分数、精确度、召回率等指标评估模型性能。通过对比这些指标的历史记录，可以及时发现性能下降的趋势。...数据增强可以提高模型在不同数据分布下的泛化能力。 具体方法： 1.合成少数过采样技术（SMOTE）： 生成新的少数类样本，平衡数据分布。...，不同模型适应不同的市场环境，可以提升整体模型的稳定性和鲁棒性。...auc(roc_rf) auc_xgb <- auc(roc_xgb) legend("bottomright", legend=c(paste("Logistic (AUC =", round(auc_logistic
下面是不同格式的数据，XGBoost的加载方式。...不同建模方式 3.1 内置建模方式：libsvm格式数据源 XGBoost内置了建模方式，有如下的数据格式与核心训练方法： 基于DMatrix格式的数据。...任务参数：Task parameters 控制学习的场景，例如在回归问题中会使用不同的参数控制排序。...base_score default=0.5 所有实例的初始化预测分数，全局偏置； 为了足够的迭代次数，改变这个值将不会有太大的影响。...eval_metric default according to objective 校验数据所需要的评价指标，不同的目标函数将会有缺省的评价指标(rmse for regression, and
某电信机构的客户存在大量流失情况，导致该机构的用户量急速下降。面对如此头疼的问题，该机构将部分客户数据开放，诚邀大家帮助他们建立流失预测模型来预测可能流失的客户。...赛题数据 赛题数据由训练集和测试集组成，总数据量超过25w，包含69个特征字段。为了保证比赛的公平性，将会从中抽取15万条作为训练集，3万条作为测试集，同时会对部分字段信息进行脱敏。...、过去六个月的平均每月使用分钟数、过去六个月的平均每月通话次数、过去六个月的平均月费用、是否流失 评分标准 赛题使用AUC作为评估指标，即： from sklearn import metrics auc...import numpy as np from tqdm import tqdm from sklearn.model_selection import StratifiedKFold, KFold from sklearn.metrics...(x_train, y_train, x_test): xgb_train, xgb_test = cv_model(xgb, x_train, y_train, x_test, "xgb")
这里函数有点多，因为这里的部分函数会在后面的数据挖掘案例中用到。每个函数的用途和定义都有明确注释，相信大伙肯定能看懂，限于篇幅这里就不再额外讲解了。...只需简单的一句analyze即可得到所有变量的信息，以及和y的关系图。 !...from sklearn.metrics import accuracy_score, auc, confusion_matrix, f1_score, \ precision_score,...=str) # 读取数据文件 raw_data.head() image-20230206150542709 # 变量分类 # 通过var_class_dic函数将原始数据的特征分为不同的类【指标...基于业务角度的特征工程较少（因为在通过sql提取数据时基本已经处理过了），这也是数据分析与算法工程师的区别之一，算法工程师在清洗数据和特征工程的工作量往往是最大的。
模型预测结果中：预测正确的负样本数除以所有的实际负样本数： 6 Support 支持度可定义为每类目标值中相应的样本数 7 F1 Score 该分数将为我们提供precision和recall的调和平均值...从数学上讲，F1分数是precision和recall的加权平均值。F1的最佳值为1，最差值为0。我们可以使用以下公式计算F1分数: F1分数对precision和recall的相对贡献相等。...8 AUC (Area Under ROC curve) AUC（曲线下面积）-ROC（接收器工作特性）是基于不同阈值的分类问题性能指标。顾名思义，ROC是一条概率曲线，AUC衡量可分离性。...从数学上讲，可以通过绘制不同阈值下的TPR（真阳性率），即specificity或recall与FPR（假阳性率），下图显示了ROC、AUC，y轴为TPR，x轴为FPR： 我们可以使用sklearn的... import classification_report from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.metrics import log_loss
一，xgboost和GBDT xgboost是一种集成学习算法，属于3类常用的集成方法(bagging,boosting,stacking)中的boosting算法类别。...相比于经典的GBDT，xgboost做了一些改进，从而在效果和性能上有明显的提升（划重点面试常考）。 第一，GBDT将目标函数泰勒展开到一阶，而xgboost将目标函数泰勒展开到了二阶。...第三，xgboost加入了和叶子权重的L2正则化项，因而有利于模型获得更低的方差。 第四，xgboost增加了自动处理缺失值特征的策略。...在特征的什么点位进行分裂？以及分裂后新的叶子上取什么值？ 叶子节点的取值问题前面已经解决了。我们重点讨论几个剩下的问题。 1，是否要进行分裂？ 根据树的剪枝策略的不同，这个问题有两种不同的处理。...全局扫描法将所有样本该特征的取值按从小到大排列，将所有可能的分裂位置都试一遍，找到其中增益最大的那个分裂点，其计算复杂度和叶子节点上的样本特征不同的取值个数成正比。
赛题以预测金融风险为任务，数据集报名后可见并可下载，该数据来自某信贷平台的贷款记录，总数据量超过120w，包含47列变量信息，其中15列为匿名变量。...又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。AUC越接近1.0，检测方法真实性越高;等于0.5时，则真实性最低，无应用价值。...K-S曲线与ROC曲线类似，不同在于 ROC曲线将真正例率和假正例率作为横纵轴 K-S曲线将真正例率和假正例率都作为纵轴，横轴则由选定的阈值来充当。...799995 C 799996 A 799997 C 799998 A 799999 B Name: grade, Length: 800000, dtype: object 划分数值型变量中的连续变量和离散型变量...在特征工程中比赛和具体的应用还是有所不同的，在实际的金融风控评分卡制作过程中，由于强调特征的可解释性，特征分箱尤其重要。
XGBoost的使用 1.原生XGBoost的使用 import xgboost as xgb #记录程序运行时间 import time start_time = time.time() #xgb...#这个参数非常影响结果，控制叶子节点中二阶导的和的最小值，该参数值越小，越容易 overfitting。...#这个参数非常影响结果，控制叶子节点中二阶导的和的最小值，该参数值越小，越容易 overfitting。...平衡正负权重 #objective= 'multi:softmax', #多分类的问题 指定学习任务和相应的学习目标 #num_class=10, # 类别数，多分类与 multisoftmax...1.原生接口 import lightgbm as lgb from sklearn.metrics import mean_squared_error # 加载你的数据 # print('Load
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