XGBboost 特征評分的計算原理
xgboost是基於GBDT原理進行改進的算法，效率高，並且可以進行並行化運算，而且可以在訓練的過程中給出各個特征的評分，從而表明每個特征對模型訓練的重要性， 調用的源碼就不准備詳述，本文主要側重的是計算的原理，函數get_fscore源碼如下，源碼來自安裝包：xgboost ...
原文：【原創】xgboost 特征評分的計算原理
xgboost是基於GBDT原理進行改進的算法，效率高，並且可以進行並行化運算 而且可以在訓練的過程中給出各個特征的評分，從而表明每個特征對模型訓練的重要性， 調用的源碼就不准備詳述，本文主要側重的是計算的原理，函數get fscore源碼如下， 源碼來自安裝包：xgboost python package xgboost core.py 通過下面的源碼可以看出，特征評分可以看成是被用來分離決策樹 ...
2016-10-03 17:29 0 21485 推薦指數：
相關推薦
xgboost 特征重要性計算
在XGBoost中提供了三種特征重要性的計算方法： ‘weight’ - the number of times a feature is used to split the data across all trees. ‘gain’ - the average gain ...
特征組合之 XGBoost + LR
一、特征組合 廣告點擊率預估、推薦系統等業務場景涉及到的特征通常都是高維、稀疏的，並且樣本量巨大，模型通常采用速度較快的LR，然而LR算法學習能力有限，因此要想得到好的預測結果，需要前期做大量的特征工程，工程師通常需要花費大量精力去篩選特征、做特征與處理，即便這樣，最終的效果提升可能非常有 ...
XGBoost原理
XGBoost是Extreme Gradient Boosting的簡稱，Gradient Boosting是論文"Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine"中介紹的梯度提升算法。Boosting Tree樹數據挖掘 ...
xgboost原理
1.序 距離上一次編輯將近10個月，幸得愛可可老師（微博）推薦，訪問量陡增。最近畢業論文與xgboost相關，於是重新寫一下這篇文章。 關於xgboost的原理網絡上的資源很少，大多數還停留在應用層面，本文通過學習陳天奇博士的PPT、論文 ...
xgboost原理
出處http://blog.csdn.net/a819825294 1.序 距離上一次編輯將近10個月，幸得愛可可老師（微博）推薦，訪問量陡增。最近畢業論文與xgboost相關，於是重新寫一下這篇文章。 關於xgboost的原理網絡上的資源很少，大多數還停留在應用層面，本文通過學習陳 ...
XGBoost特征選擇
1. 特征選擇的思維導圖 2. XGBoost特征選擇算法 (1) XGBoost算法背景 2016年，陳天奇在論文《 XGBoost：A Scalable Tree Boosting System》中正式提出該算法。XGBoost的基本思想和GBDT相同 ...
2.7.py xgboost版評分映射
主要修改點有2處： 1.xgboost的參數，有些參數現版本的xgboost是沒有的，需要注釋掉或者使用現在的替換 2.xgboost版評分映射的問題，由於預測的是逾期的概率，因此我們需要使用基礎分-后面的，而不是+ 展示一些過程圖片 ...