Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用,尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好.今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理.并在博文的后面附有相关代码实现. 总体来说,stacking集成算法主要是一种基于"标签"的学习,有以下的特点: 用法:模型利用交叉验证,对训练集进行预测,从而实现二次学习 优点:可以结合不同的模型 缺点:增加了时间开销,容易造成过拟合 关键点:模型如何进行交叉训练? 下面我们来看看stacking的具体…

一文看懂Stacking!(含Python代码) https://mp.weixin.qq.com/s/faQNTGgBZdZyyZscdhjwUQ…

一.简介 xgboost在集成学习中占有重要的一席之位,通常在各大竞赛中作为杀器使用,同时它在工业落地上也很方便,目前针对大数据领域也有各种分布式实现版本,比如xgboost4j-spark,xgboost4j-flink等.xgboost的基础也是gbm,即梯度提升模型,它在此基础上做了进一步优化... 二.损失函数:引入二阶项 xgboost的损失函数构成如下,即一个经验损失项+正则损失项: \[Cost(y,F_{m-1},f_m)=\sum_{i=1}^n L(y_i,F_{m-1}(x…

原论文:    http://learningsys.org/nips17/assets/papers/paper_11.pdf catboost原理: One-hot编码可以在预处理阶段或在训练期间完成.后者对于训练时间而言能更有效地执行,并在Catboost中执行. 类别特征: 为了减少过拟合以及使用整个数据集进行训练,Catboost使用更有效的策略. 1.对输入的观察值的集合进行随机排列,生成多个随机排列: 2.给定一个序列,对于每个例子,对于相同类别的例子我们计算平均样本值: 3.使用…

原论文: http://papers.nips.cc/paper/6907-lightgbm-a-highly-efficient-gradient-boosting-decision-tree.pdf lightgbm原理: gbdt困点: gbdt是受欢迎的机器学习算法,当特征维度很高或数据量很大时,有效性和可拓展性没法满足.lightgbm提出GOSS(Gradient-based One-Side Sampling)和EFB(Exclusive Feature Bundling)进行改进…

简述: message-digest algorithm 5(信息-摘要算法).经常说的“MD5加密”,就是它→信息-摘要算法. md5,其实就是一种算法.可以将一个字符串,或文件,或压缩包,执行md5后,就可以生成一个固定长度为128bit的串.这个串,基本上是唯一的. 不可逆性: 每个人都有不同的指纹,看到这个人,可以得出他的指纹等信息,并且唯一对应,但你只看一个指纹,是不可能看到或读到这个人的长相或身份等信息. 特点 压缩性:任意长度的数据,算出的MD5值长度都是固定的. 容易计算:从原数…

kNN(k-nearest neighbor algorithm)算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性.简单地说,K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. - 优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定. - 缺点:计算复杂度高.空间复杂度高. - 适用数据范围:数值型和标称型. 举个简单的例子,一群男生和一群女生,我们知道他们的身高和性别. 如下表格: 身高 性别 165 女 16…

介绍 前面对模型的组合主要用了两种方式: (1)一种是平均/投票: (2)另外一种是加权平均/投票: 所以,我们有时就会陷入纠结,是平均的好,还是加权的好,那如果是加权,权重又该如何分配的好?如果我们在这些模型预测的结果上再训练一个模型对结果做预测,那么岂不是就免除了这些烦恼:而训练后,也可以方便的获取这些基分类器的权重(等价于下一层级模型的特征权重),且结果也更为客观!简单流程如下: 当然实际训练时回更加细致和复杂,比如: (1)通常会对数据做\(k\)折切分,切分为\(k\)份,然后将每个基…

话不多说,直接上代码 def stacking_first(train, train_y, test): savepath = './stack_op{}_dt{}_tfidf{}/'.format(args.option, args.data_type, args.tfidf) os.makedirs(savepath, exist_ok=True) count_kflod = 0 num_folds = 6 kf = KFold(n_splits=num_folds, shuffle=Tru…

程序员世纪难题 人们一提到程序员第一反应就是:我知道!他们工资很高啊!但大部分都是单身狗,不懂得幽默风趣,只是每天穿格子 polo 衫的宅男一个.甚至程序员自己也这样形容自己:钱多话少死的早.程序员总是爱这样黑自己.大部分的程序员都是单身这是一个不争的事实,也是程序员一个世纪难题.但程序员并不是大部分都非常的呆板,相反我认知的很多程序员都非常幽默风趣.会利用自己所学的知识,为生活,为自己心爱的人带来一些惊喜. 今天我就教大家如何做一个风趣又不失逼格的 python 程序.利用 python 每天…