Preprocess # 通用的預處理框架 import pandas as pd import numpy as np import scipy as sp # 文件讀取 def read ...
一 安裝 數據挖掘比賽最常用預測 分類模型:LGB XGB CatBoost NGB ANN等。 .lightgbm 微軟開源的 lightgbm 越來越流行。 目前比賽數據量越來越大,想要獲得一個比較好的預測精度,同時又要減少內存占用以及提升訓練速度,lightgbm 是一個不錯的選擇,其可達到與 xgboost 相似的預測效果。 .xgboost 在 lightgbm 出現之前,打比賽的不二選 ...
2022-04-04 00:23 2 1184 推薦指數:
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上都是在調整booster參數。 學習目標參數:控制訓練目標的表現。我們對於問題的划分主要體現在 ...
目錄 優勢對比 創新點 1.類別特征的 Ordered Target Statistics 數值編碼方法。 ...
現在的比賽,想要拿到一個好的名次,就一定要進行模型融合,這里總結一下三種基礎的模型: - lightgbm:由於現在的比賽數據越來越大,想要獲得一個比較高的預測精度,同時又要減少內存占用以及提升訓練速 ...
原論文: http://learningsys.org/nips17/assets/papers/paper_11.pdf catboost原理: One-hot編碼可以在預處理階段或在訓練期間完成。后者對於訓練時間而言能更有效地執行,並在Catboost中執行。 類別特征 ...
目錄 一、熵相關內容 1.1 熵的幾個相關定義 1.1.1 自信息和熵(單個變量) 1.1.2 聯合熵、條件熵和左右熵(多變 ...
preprocess Logistic Regression LightGBM 1. 二分類 2.多分類 XGBoost 1. 二分類 處理正負樣本不均勻的案例 ...
1.下載Python for windows 廢話不說,直接上網址:https://www.python.org/ftp/python/3.5.1/python-3.5.1.exe 2.安裝Python for windows 運行安裝文件之后,你會看到這個頁面: 不得不說Python ...