单元测试: 单元测试是对单独的代码块分别进行测试, 以确保它们的正确性, 单元测试主要还是由开发人员来做, 其余的集成测试和系统测试由专业的测试人员来做. python的单元测试代码编写主要记住以下几点: 1. 需要导入 unittest模块 2. 需要继承 ...
这一节主要介绍以下使用XGBoost算法再CPU GPU版本下代码的编写基本流程,主要分为以下几个部分: 构造训练集 验证 算法参数设置 XGBoost模型训练 验证 模型预测 本节主要面对的任务场景是回归任务,有关多分类的任务见:XGBoost 代码编写基本流程 分类 另外,除上述几个部分外,会涉及到sklearn用于加载数据集以及最后的模型预测的评价指标计算 导入使用到的库: . 构造数据集 ...
2020-10-27 16:29 0 708 推荐指数:
单元测试: 单元测试是对单独的代码块分别进行测试, 以确保它们的正确性, 单元测试主要还是由开发人员来做, 其余的集成测试和系统测试由专业的测试人员来做. python的单元测试代码编写主要记住以下几点: 1. 需要导入 unittest模块 2. 需要继承 ...
我们自己编写了spark代码后;放到集群中一执行,就会出现问题,没有序列化、指定的配置文件不存在、classnotfound等等。这其实很多时候就是因为我们对自己编写的spark代码执行流程的不熟悉导致的,源码阅读可以解决,但源码不是每个人都能看懂或能看进去的,下面我们就来讲一下 ...
1、对于多元线性回归算法,它对于数据集具有较好的可解释性,我们可以对比不过特征参数的输出系数的大小来判断它对数据的影响权重,进而对其中隐含的参数进行扩展和收集,提高整体训练数据的准确性。 2、多元回归算法的数学原理及其底层程序编写如下: 根据以上的数学原理 ...
作者:忆臻 (哈工大SCIR实验室在读博士生) 魏福煊 哈工大英才实验班本科生 谢天宝 哈工大英才实验班本科生 一、前言 在我们要用pytorch构建自己的深度学习模型的时候,基本上都是下面这个流程步骤,写在这里让一些新手童鞋学习的时候有一个大局 ...
粗调 将得到的参数,代入模型,重跑。 ...
1.xgb有多种训练形式,一种是原生接口形式,一种是sklearn接口形式。 其中原生接口形式可以有xgb.train()和xgb.cv()两种。前者完成后返回个模型,后者只返回在训练集和测试集的表 ...
=cp-400000000398149&utm_medium=share xgboost官网教程 ...
关于xgboost的学习推荐两篇博客,每篇看2遍,我都能看懂,你肯定没问题 两篇方法互通,知识点互补!记录下来,方便以后查看 第一篇:作者:milter链接:https://www.jianshu.com/p/7467e616f227 第二篇:https ...