# lightgbm和xgboost对比: 模型精度:lightgbm≈xgboost 收敛速度:lightgbm>xgboost #…

github地址 #!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Mar 31 21:19:09 2018 @author: hello4720 """ import numpy as np import pandas as pd import lightgbm as lgb from sklearn import metrics from sklearn.mod…

lightgbm使用leaf_wise tree生长策略,leaf_wise_tree的优点是收敛速度快,缺点是容易过拟合. # lightgbm关键参数 # lightgbm调参方法cv 代码github地址 # -*- coding: utf-8 -*- """ # 作者:wanglei5205 # 邮箱:wanglei5205@126.com # 博客:http://cnblogs.com/wanglei5205 # github:http://github.com/w…

#  XGBoost和LightGBM部分参数对比表: lightgbm.sklearn参数介绍(官网)…

集成学习(Ensemble  learning)是使用一系列学习器进行学习,并使用某种规则把各个学习结果进行整合,从而获得比单个学习器显著优越的泛化性能.它不是一种单独的机器学习算法啊,而更像是一种优化策略.因为单个机器学习模型所能解决的问题有限,泛化能力差,但是通过构建组合多个学习器来完成学习任务往往能够获得奇效,这些学习器可以看成一个个基本单元,由他们组合最终形成一个强大的整体,该整体可以解决更复杂的问题,其思想可以形象的概括为三个臭皮匠赛过诸葛亮. 集成学习是机器学习的一大分支,他通过建立…

前段时间使用一个ABP的框架进行了一个简单CMS开发.但感觉自己开发CMS不够灵活和通用,所以还是学习一下Orchard.学习的第一步,阅读官方的文档.由于是英文,所以我对其进行了翻译和记录,方便自己日后查看和提高一下英语. ABP框架地址:http://www.aspnetboilerplate.com  Orchard 官方文档地址:http://docs.orchardproject.net/ 安装Orchard 安装Orchard的方式 Orchard提供了4种安装的方法: 使用Micr…

本杂记摘录自文章<开发 | 为什么说集成学习模型是金融风控新的杀手锏?> 基本内容与分类见上述思维导图. . . 一.机器学习元算法 随机森林:决策树+bagging=随机森林 梯度提升树:决策树Boosting=GBDT . 1.随机森林 博客: R语言︱决策树族--随机森林算法 随机森林的原理是基于原始样本随机抽样获取子集,在此之上训练基于决策树的基学习器,然后对基学习器的结果求平均值,最终得到预测值. 随机抽样的方法常用的有放回抽样的booststrap,也有不放回的抽样.RF的基学习器…

集成学习大致可分为两大类:Bagging和Boosting.Bagging一般使用强学习器,其个体学习器之间不存在强依赖关系,容易并行.Boosting则使用弱分类器,其个体学习器之间存在强依赖关系,是一种序列化方法.Bagging主要关注降低方差,而Boosting主要关注降低偏差.Boosting是一族算法,其主要目标为将弱学习器"提升"为强学习器,大部分Boosting算法都是根据前一个学习器的训练效果对样本分布进行调整,再根据新的样本分布训练下一个学习器,如此迭代M次,最后将一…

目录 Jenkins持续集成学习5-搭建jenkins问题汇总 目录 前言 问题列表 nuget还原包问题 编译问题 SVN更新问题 参考文档 Jenkins持续集成学习5-搭建jenkins问题汇总 目录 Jenkins持续集成学习-Windows环境进行.Net开发1 Jenkins持续集成学习-Windows环境进行.Net开发2 Jenkins持续集成学习-Windows环境进行.Net开发3 Jenkins持续集成学习-Windows环境进行.Net开发4 Jenkins持续集成学习-…

 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share adaboost(adaptive boost) bootsting is a fairly simple variation on bagging…