訓練數據要放到Dataset中供lgb使用,構建數據如下: 很清晰的構建數據方式,記住這種用法 指定 feature names(特征名稱)和 categorical features(分類特征): 分類特征可以人為制定,使用 ...
LGBMModel 模型創建: 參數 boosting type : string, optional default gbdt gbdt ,傳統的梯度提升決策樹。 dart , Dropouts meet Multiple Additive Regression Trees. goss ,基於梯度的單邊采樣。 rf , 隨機森林. num leaves : int, optional defa ...
2020-11-29 10:38 0 543 推薦指數:
訓練數據要放到Dataset中供lgb使用,構建數據如下: 很清晰的構建數據方式,記住這種用法 指定 feature names(特征名稱)和 categorical features(分類特征): 分類特征可以人為制定,使用 ...
sklearn 面向機器學習的python開源框架。 sklearn官方網站 sklearn中文網 sklearn.preprocessing.StandardScaler 通過去除均值並縮放到單位方差來標准化特征。 公式如下: $z = \frac{x-\mu ...
(Soft voting)。 sklearn中的VotingClassifier是投票法的實現。 硬投 ...
,在一個簇中的數據就認為是同一類。簇就是聚類的結果表現。簇中所有數據的均值通常被稱為這個簇的“質心”(ce ...
各種損失函數 損失函數或代價函數來度量給定的模型(一次)預測不一致的程度 損失函數的一般形式: 風險函數:度量平均意義下模型預測結果的好壞 損失函數分類: Zero-one Loss,S ...
常用於大規模稀疏機器學習問題上 1.優點: 高效 簡單 2.可以選擇損失函數 loss=”hinge”: (soft-margin)線性SVM. loss=”modified_hu ...
sklearn中的邏輯回歸 目錄 sklearn中的邏輯回歸 1 概述 1.1 名為“回歸”的分類器 1.2 為什么需要邏輯回歸 1.3 sklearn中的邏輯回歸 ...
scikit-learn中SVM的算法庫分為兩類,一類是分類的算法庫,包括SVC, NuSVC,和LinearSVC 3個類。另一類是回歸算法庫,包括SVR, NuSVR,和LinearSVR 3個類。相關的類都包裹在sklearn.svm模塊之中。 對於SVC ...