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机器学习分类模型决策边界，MLxtend轻松绘制！

https://rasbt.github.io/mlxtend/user_guide/classifier/LogisticRegression/

皮大大 2024-07-122024-07-12 15:40:05

人工智能、分类算法、腾讯技术创作特训营S7、机器学习

LightGBM的参数详解以及如何调优

但我一直对了解哪些参数对性能的影响最大以及我应该如何调优lightGBM参数以最大限度地利用它很感兴趣。

deephub 2020-09-142020-09-14 10:50:06

编程算法、决策树、神经网络、机器学习、深度学习

比赛杀器LightGBM常用操作总结！

LightGBM是基于XGBoost的一款可以快速并行的树模型框架，内部集成了多种集成学习思路，在代码实现上对XGBoost的节点划分进行了改进，内存占用更低训...

Datawhale 2020-11-062020-11-06 11:29:51

api

LightGBM 可视化调参

大家好，在100天搞定机器学习|Day63 彻底掌握 LightGBM一文中，我介绍了LightGBM 的模型原理和一个极简实例。最近我发现Huggingfac...

统计学家 2022-04-112022-04-11 20:11:36

https、网络安全、serverless、编程算法

概率校准

使用sklearn自动生成二分类数据集，划分训练集、验证集和测试集对不同的分类器，画出可靠性曲线在训练集上：在验证集上如何进行概率校准（probability ...

用户3577892 2020-06-102020-06-10 17:48:54

机器学习、神经网络、深度学习、人工智能

Python 中的 Return Self 到底是个啥？

题目中的 return self 并不是我们常见的 self 参数，而本文的首要任务是需要了解什么是类型提示以及它们如何工作。类型提示我们可以显式地指明变量类型...

数据STUDIO 2024-01-292024-01-29 12:06:19

self、继承、字符串、python、return

PatchTST：长时间序列预测神器

基于transformer的模型已经成功地应用于许多领域，如自然语言处理（想想BERT或GPT模型）和计算机视觉，仅举几例。

数据STUDIO 2023-09-042023-09-04 12:33:53

变量、论文、模型、数据、性能

Pandas 表格样式设置指南，看这一篇就够了！

这离不开pandas、numpy、sklearn、TensorFlow、PyTorch等数据科学包，尤其是 Pandas，几乎是每一个从事Python数据科学相...

数据STUDIO 2021-09-262021-09-26 14:16:55

python、数据分析、数据处理

cuDF，能取代 Pandas 吗？

cuDF (Pandas GPU 平替)，用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。

刘早起 2024-01-262024-01-26 20:14:40

pandas、工作流、内存、数据、数据类型

17种将离散特征转化为数字特征的方法

“Xgboost，LightGBM，Catboost，HistGradient。”

磐创AI 2020-12-242020-12-24 11:41:38

编程算法

数据处理：离散型变量编码及效果分析

首先我要介绍这个关于离散型编码的Python库，里面封装了十几种（包括文中的所有方法）对于离散型特征的编码方法，接口接近于Sklearn通用接口，非常实用。下面...

Datawhale 2020-02-212020-02-21 07:46:09

机器学习

【演化计算】Evolutionary Forest——基于演化算法的自动特征工程框架

在传统的机器学习领域，构建鲁棒且有意义的特征可以显著改善最终模型的性能。尤其是随着深度学习的发展，特征自动构建已经不再是一件新鲜事。但是，在传统机器学习领域，尤...

演化计算与人工智能 2021-06-102021-06-10 10:30:46

机器学习、神经网络、人工智能、深度学习、编程算法

【吐血整理】一份完备的集成学习手册！（附Python代码）

试想一下，当你想买一辆新车时，你会直接走到第一家汽车商店，并根据经销商的建议购买一辆车吗？这显然不太可能。

红色石头 2022-01-122022-01-12 14:47:34

编程算法、决策树、网络安全、机器学习

LightGBM+Optuna 建模自动调参教程！

在kaggle机器学习竞赛赛中有一个调参神器组合非常热门，在很多个top方案中频频出现LightGBM+Optuna。知道很多小伙伴苦恼于漫长的调参时间里，这次...

Python数据科学 2023-08-292023-08-29 19:20:50

函数、教程、模型、搜索、优化

使用CatBoost和SHAP进行多分类完整代码示例

CatBoost是顶尖的机器学习模型之一。凭借其梯度增强技术以及内置函数，可以在不做太多工作的情况下生成一些非常好的模型。SHAP (SHapley Addit...

deephub 2023-08-302023-08-30 09:10:37

import、pipeline、测试、模型、数据

突破最强算法模型，XGBoost ！！

XGBoost 非常重要，尤其在分类、回归和排名问题上表现卓越。其实际使用场景包括金融风控、医学诊断、工业制造和广告点击率预测等领域。XGBoost以其高效的性...

Python编程爱好者 2024-01-112024-01-11 18:20:24

算法、xgboost、模型、数据、搜索

讯飞广告反欺诈赛的王牌模型catboost介绍

前段时间，MeteoAI小伙伴参加了讯飞移动广告反欺诈算法挑战赛算法挑战大赛[1]，最终取得了复赛14/1428名的成绩。这是第一个我们从头到尾认真刷完的比赛，...

MeteoAI 2019-09-252019-09-25 14:43:19

https、网络安全、html、python

一文讲透机器学习超参数调优（附代码）

超参数是在模型训练之外设置的选项，不会在训练过程中被优化或更改。相反，需要在训练之前手动设置它们，并且对模型的性能有很大的影响。

皮大大 2023-09-072023-09-07 20:22:55

人工智能、机器学习、深度学习

机器学习模型的集成方法总结：Bagging, Boosting, Stacking, Voting, Blending

机器学习是人工智能的一个分支领域，致力于构建自动学习和自适应的系统，它利用统计模型来可视化、分析和预测数据。一个通用的机器学习模型包括一个数据集(用于训练模型)...

deephub 2022-11-112022-11-11 17:03:02

决策树、机器学习、神经网络、深度学习、人工智能

标签平滑 - Label Smoothing概述

关于label smoothing是一些比赛中，比较常用的技巧，特别是图像多分类之中，效果蛮好的。这边整理一下，该技巧的文章，其中文章[6]写的非常赞，由其开篇...

AI算法与图像处理 2021-04-212021-04-21 14:46:41

腾讯云开发者社区、神经网络

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