摘要： 一、导入必要的工具包# 运行 xgboost安装包中的示例程序from xgboost import XGBClassifier # 加载LibSVM格式数据模块from sklearn.datasets import load_svmlight_filefrom sklearn.metrics i 阅读全文

摘要： 一、导入必要的工具包# 导入必要的工具包import xgboost as xgb # 计算分类正确率from sklearn.metrics import accuracy_score二、数据读取XGBoost可以加载libsvm格式的文本数据，libsvm的文件格式（稀疏特征）如下：1 101: 阅读全文

摘要： XGBoost 的设置有三种参数：一般参数，提升参数和学习参数。 一般参数 取决于提升器，通常是树或线性模型提升参数 取决于选择的提升器的相关参数学习参数 取决于指定学习任务和相应的学习目标一般参数 (general parameters) booster：选择提升器，默认是 treesilent： 阅读全文

摘要： 原文：https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/2497199 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇幅比较庞大，为了不吓到大家 阅读全文

摘要： 原博客链接1 ：https://blog.csdn.net/zengxiantao1994/article/details/72787849 原博客链接2: https://blog.csdn.net/linyanqing21/article/details/50939009 主要内容：总结起来，最 阅读全文

摘要： 1.基于树模型提取特征 2.基于L1，L2惩罚值提取特征 3.递归特征消除法提取特征 4.互信息选择法提取特征 5.利用相关系数选择特征 6.卡方检验法提取特征 7.利用方差选择特征 参考：https://www.kesci.com/ 阅读全文

摘要： https://github.com/endymecy/spark-ml-source-analysis https://github.com/qqgeogor/kaggle-quora-solution-8th https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engi 阅读全文

摘要： 一、Importing all the libraries import pandas as pdimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt from sklearn.model_selection import cross_val_ 阅读全文

摘要： 1.输出XGBoost特征的重要性 from matplotlib import pyplot pyplot.bar(range(len(model_XGB.feature_importances_)), model_XGB.feature_importances_) pyplot.show() 也 阅读全文