正好在参加携程的比赛,用的xgboost的算法,但携程比赛的测评函数比较奇怪,不是传统的那些,而是取precision≥0.97的情况下,recall的最大值.那无疑这个测评函数是要自己写的(官方没给),可是我怎么把它放进xgboost里呢?这样我设置silent=1时,我每一步都能看到train和eval上的结果. 起初以为在param里定义了就行,但屡屡报错,后来终于找到了方法. 首先是metric的写法(直接拿携程比赛那个来说吧): def maxRecall(preds,dtrain):

sklearn集成方法 集成方法的目的是结合一些基于某些算法训练得到的基学习器来改进其泛化能力和鲁棒性(相对单个的基学习器而言)主流的两种做法分别是: bagging 基本思想 独立的训练一些基学习器(一般倾向于强大而复杂的模型比如完全生长的决策树),然后综合他们的预测结果,通常集成模型的效果会优于基学习器,因为模型的方差有所降低. 常见变体(按照样本采样方式的不同划分) Pasting:直接从样本集里随机抽取的到训练样本子集 Bagging:自助采样(有放回的抽样)得到训练子集 Random

sklearn集成方法 bagging 常见变体(按照样本采样方式的不同划分) Pasting:直接从样本集里随机抽取的到训练样本子集 Bagging:自助采样(有放回的抽样)得到训练子集 Random Subspaces:列采样,按照特征进行样本子集的切分 Random Patches:同时进行行采样.列采样得到样本子集 sklearn-bagging 学习器 BaggingClassifier BaggingRegressor 参数 可自定义基学习器 max_samples,max_feat

总的认识: LightGBM  > XGBOOST  > GBDT 都是调参数比较麻烦. GBDT分类的最佳调参数的讲解: Gradient Boosting Machine(GBM)调参方法详解 其次 scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结 LightGBM学习资料: LightGBM——提升机器算法(图解+理论+安装方法+python代码) 比xgboost强大的LightGBM:调参指南(带贝叶斯优化代码) LightGBM 调参方法(具体操作)

转载地址:https://blog.csdn.net/u014248127/article/details/79015803 RF,GBDT,XGBoost,lightGBM都属于集成学习(Ensemble Learning),集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善基本学习器的泛化能力和鲁棒性. 根据基本学习器的生成方式,目前的集成学习方法大致分为两大类:即基本学习器之间存在强依赖关系.必须串行生成的序列化方法,以及基本学习器间不存在强依赖关系.可同时生成的并行化方法:前者的代表就

Metric类型 在上一小节中我们带领读者了解了Prometheus的底层数据模型,在Prometheus的存储实现上所有的监控样本都是以time-series的形式保存在Prometheus内存的TSDB(时序数据库)中,而time-series所对应的监控指标(metric)也是通过labelset进行唯一命名的. 从存储上来讲所有的监控指标metric都是相同的,但是在不同的场景下这些metric又有一些细微的差异. 例如,在Node Exporter返回的样本中指标node_load1反

Metrics可以为你的代码的运行提供无与伦比的洞察力.作为一款监控指标的度量类库,它提供了很多模块可以为第三方库或者应用提供辅助统计信息, 比如Jetty, Logback, Log4j, Apache HttpClient, Ehcache, JDBI, Jersey, 它还可以将度量数据发送给Ganglia和Graphite以提供图形化的监控. Metrics提供了Gauge.Counter.Meter.Histogram.Timer等度量工具类以及Health Check功能. 引用Me

点击打开链接 背景 在开发3G项目的是时候,发现尽管3G网络连接已经建立成功了,但是数据不能发送成功,查明原因,由于路由表的问题,导致数据往ActiveSync连接的对端,也就是PC发送,而不是发送到3G网络的拨号服务器去.本文讲述如何使用OpenNETCF来修改路由表. 什么是路由表(Routing Table) 先看一个Window Embedded CE的路由表 路由表是存储在路由器或者联网计算机上的一个电子表格或者数据库.本来路由表不仅仅使用在TCP/IP网络,IPX也使用路由表.但是目

系统开发到一定的阶段,线上的机器越来越多,就需要一些监控了,除了服务器的监控,业务方面也需要一些监控服务.Metrics作为一款监控指标的度量类库,提供了许多工具帮助开发者来完成自定义的监控工作. 举个例子,一个图片压缩服务: 每秒钟的请求数是多少(TPS)? 平均每个请求处理的时间? 请求处理的最长耗时? 等待处理的请求队列长度? 又或者一个缓存服务: 缓存的命中率? 平均查询缓存的时间? 基本上每一个服务.应用都需要做一个监控系统,这需要尽量以少量的代码,实现统计某类数据的功能. 以Java

TCollector tcollector is a client-side process that gathers data from local collectors and pushes the data to OpenTSDB. You run it on all your hosts, and it does the work of sending each host's data to the TSD. tcollector是client-side(客户端)进程,收集本地数据,然后

Ganglia监控扩展实现机制 默认安装完成的Ganglia仅向我们提供基础的系统监控信息,通过Ganglia插件可以实现两种扩展Ganglia监控功能的方法.1.添加带内(in-band)插件,主要是通过gmetric命令来实现. 这是通常使用的一种方法,主要是通过crontab方法并调用Ganglia的gmetric命令来向gmond输入数据,进而实现统一监控. 这种方法简单,对于少量的监控可以采用,但是对于大规模自定义监控时,监控数据难以统一管理. 2.添加一些其他来源的带外(out-of

原文链接:https://dzone.com/articles/spring-boot-autoscaler 作者:Piotr Mińkowski 译者:helloworldtang 自动伸缩是每个人都想要的,尤其是在微服务领域.让我们看看如何在基于Spring Boot的应用程序中实现. 我们决定使用 Kubernetes. PivotalCloudFoundry或 HashiCorp's Nomad等工具的一个更重要的原因是为了让系统可以自动伸缩.当然,这些工具也提供了许多其他有用的功能,在

1.Linux运维基础采集项 做运维,不怕出问题,怕的是出了问题,抓不到现场,两眼摸黑.所以,依靠强大的监控系统,收集尽可能多的指标,意义重大.但哪些指标才是有意义的呢,本着从实践中来的思想,各位工程师在长期摸爬滚打中总结出来的经验最有价值. 在各位运维工程师长期的工作实践中,我们总结了在系统运维过程中,经常会参考的一些指标,主要包括以下几个类别: CPU Load 内存 磁盘 IO 网络相关 内核参数 ss 统计输出 端口采集 核心服务的进程存活信息采集 关键业务进程资源消耗 NTP offs

metrics的简单介绍 metrics是一种性能指标工具,有很多开源工具使用之来来作为其性能监控,如Hadoop,Kafka,Spark,JStorm等. metrics使用最主要有三个东西: Metric Registries Metrics 度量指标的类型 Metrics Report 数据展示方案 metricsRegistry MetricRegistry类是Metrics的核心,它是存放应用中所有metrics的容器.也是我们使用 Metrics 库的起点. 每一个 metric 都

0x00 概述 Prometheus是继Kubernetes后第2个正式加入CNCF基金会的项目,容器和云原生领域事实的监控标准解决方案.在这次分享将从Prometheus的基础说起,学习和了解Prometheus强大的数据处理能力,了解如何使用Prometheus进行白盒和黑盒监控,以及Prometheus在规模化监控下的解决方案等.最后将从0开始构建完整的Kubernetes监控架构. 0x01 监控的目标 在<SRE:Google运维解密>一书中指出,监控系统需要能够有效的支持白盒监控和

[root@nginx1 ~]# cat /proc/sys/fs/file-nr 791435 已分配文件句柄的数目  已使用文件句柄的数目  文件句柄的最大数目  [root@nginx1 ~]# cat /proc/meminfo MemTotal: kB MemFree: kB MemAvailable: kB Buffers: kB Cached: kB SwapCached: kB Active: kB Inactive: kB Active(anon): kB Inactive(a

IP路由选择技术 是网络技术的核心部分,也是目前研究的热点,其中的 动态路由选择协议 比如RIPv1,RIPv2,OSPF等,解决了数据在网络中转递的诸多问题. 在TCP/IP协议详解的学习过程中,我们了解到该协议簇的层型结构,其中的网络层(采用的协议一般为IP协议)与我们目前研究的路由选择内容密切相关. 层型结构,把 如何把数据报从一台主机发送到另外一台主机,从而进行信息交流 这个复杂且难以解决的问题,利用分块的思想,拆分成四层,每一层都有自己独立要解决的问题,层次之间又相互联系. 那么如何保

在hadoop中,存在对应的counter计数器用于记录hadoop map/reduce job任务执行过程中自定义的一些计数器,其中hadoop任务中已经内置了一些计数器,例如CPU时间,GC时间等.   Storm中也存在类似counter的功能,metrics,详细介绍可以参考下面的文档:   http://storm.apache.org/releases/1.0.1/Metrics.html     Storm exposes a metrics interface to repor

一.CentOS7.1查看ip route有两条路由规则 1.metric值是指到达目的地需要的跳数,是表达该条路由连接质量的指标.当有多条到达相同目的地的路由记录时,路由器会采用metric值小的那条路由. 所以这两条相同路由规则,会采用上面一条(metric为0),不会对实际产生影响. 2.此问题是重复下发路由规则产生的.若已经存在的路由再次下发,会把metric设置为100(即不会采用). NetworkManager默认根据设备类型自动设置metric,才出现了多条路由metric都设置

Metrics类型 在上一小节中我们带领读者了解了Prometheus的底层数据模型,在Prometheus的存储实现上所有的监控样本都是以time-series的形式保存在Prometheus内存的TSDB(时序数据库)中,而time-series所对应的监控指标(metric)也是通过labelset进行唯一命名的. 从存储上来讲所有的监控指标metric都是相同的,但是在不同的场景下这些metric又有一些细微的差异. 例如,在Node Exporter返回的样本中指标node_load1

1  采集模块整体架构 采集模块主要分为三大块. Ceilometer:用于采集数据并处理数据后发送到gnocchi服务去存储 Gnocchi:用于将采集数据进行计算合并和存储并提供rest api方式接收和查询监控数据 Aodh:主要负责告警功能 1.1  Ceilometer架构 Ceilometer-polling服务:通过调用多个采集插件(采集插件在setup.cfg中有定义,ceilometer.poll.compute对应的就是采集插件)收集信息,这个服务收集的是有关虚拟机资源使用情