获取梯度提升法的最佳性能-[共3页]-252-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯 著.pdf-[美] Michael Bowles 鲍尔斯-人民邮电出版社
文本预览下载声明
234第6章集成方法梯度提升法如何通过迭代获得预测模型对iTrees的循环是以用属性值训练一个决策树开始的，但是用残差代替标签进行训练。只有第一轮是用原始的标签
显示全部
文档详情
相似文档
-
梯度提升法的性能评价以及变量编码的重要性-[共3页]-297-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯 著.pdf-[美] Michael Bowles 鲍尔斯-人民邮电出版社
7.3Python集成方法引入非数值属性279#nEst=2000#depth=5#learnRate=0.003#maxFeatures=None#subsa
-
梯度提升法分类器的性能-[共4页]-314-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯 著.pdf-[美] Michael Bowles 鲍尔斯-人民邮电出版社
296第7章用Python构建集成模型代码累积计算AUC并将其存入一个列表准备绘制时，程序同时持续跟踪AUC的最佳值。其最佳值用来生成ROC曲线、假阳性、假阴性等指标（如图7-15所示）。另一个不同是梯度提升方法运行了2次，一次是使用普通的
-
用Python梯度提升法探测未爆炸水雷-[共7页]-307-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯 著.pdf-[美] Michael Bowles 鲍尔斯-人民邮电出版社
7.4用Python集成方法解决二分类问题289图7-14是最重要的前30个属性的重要性排名。在水雷检测的问题中，不同的属性对应不同频率的声纳信号，即不同波长的信号。如果要求设计一个机器学习系统来解决这个问题
-
用梯度提升预测红酒品质-[共8页]-276-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯 著.pdf-[美] Michael Bowles 鲍尔斯-人民邮电出版社
258第7章用Python构建集成模型可视化随机森林回归模型的性能图7-1的曲线展示了随机森林算法的减少方差的特性。随着决策树数目的增加，预测误差在下降，曲线的统计波动也在减少。注意为
-
在梯度提升回归方法中引入鲍鱼性别属性-[共3页]-294-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯 著.pdf-[美] Michael Bowles 鲍尔斯-人民邮电出版社
276第7章用Python构建集成模型7.3.3在梯度提升回归方法中引入鲍鱼性别属性梯度提升法对性别变量的处理与随机森林一样。代码清单7-5包含了训练梯度提升
-
针对多变量问题的梯度提升法-[共4页]-255-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯 著.pdf-[美] Michael Bowles 鲍尔斯-人民邮电出版社
6.3梯度提升法（GradientBoosting）237图6-22合成数据问题，均方误差与决策树数目的关系，eps=0.3,决策树深度为5图6-23梯度提升法，预测值与属性值的关系，eps=0.3,决策树深度为56.3.3针对多变量问题的
-
用梯度提升法对玻璃进行分类-[共5页]-324-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯 著.pdf-[美] Michael Bowles 鲍尔斯-人民邮电出版社
306第7章用Python构建集成模型7.5.3用梯度提升法对玻璃进行分类代码清单7-9除了一些小的差异外，其基本步骤与上节的使用随机森林对玻璃进行分类的过程基本一致。代码清单7-9使用梯度提
-
梯度提升法的基本原理-[共4页]-248-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯 著.pdf-[美] Michael Bowles 鲍尔斯-人民邮电出版社
230第6章集成方法6.2.2Bagging算法小结本节见证了集成方法的第一个例子。Bagging方法展示的二级层次架构对集成方法来讲很普遍。准确地说Bagging是第二层次的算法：它定义了一系列的子问题，每个子问题由基学习器来解决，最终预
-
从数百个LARS生成结果中选择最佳模型-[共6页]-146-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯 著.pdf-[美] Michael Bowles 鲍尔斯-人民邮电出版社
4.3求解惩罚线性回归问题127注意到对于前25步，只有一个系数值非0。这对应于套索回归的稀疏属性。第一个不等于0的属性是酒精，在此后的一段时间内，这是LARS
-
基扩展：基于原始属性扩展新属性来改进性能-[共4页]-186-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯 著.pdf-[美] Michael Bowles 鲍尔斯-人民邮电出版社
168第5章使用惩罚线性方法来构建预测模型图5-5在非归一化的X上训练套索模型得到的系数曲线5.2.3基扩展：基于原始属性扩展新属性来改进性能第4章讨论了在原始属性通过函数来扩展新属性。这么做的目的是提高性能。代码清单5-3展示了如何添加
-
不同类型问题的性能评价指标-[共10页]-101-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯 著.pdf-[美] Michael Bowles 鲍尔斯-人民邮电出版社
82第3章预测模型的构建：平衡性能、复杂性以及大数据第二个方面是在预留样本上进行错误估计的技术。预留样本错误是指在新数据上的错误率。如何利用上述
-
利用Python Pandas对“岩石vs.水雷”数据集进行统计分析-[共3页]-51-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯 著.pdf-[美] Michael Bowles 鲍尔斯-人民邮电出版社
32第2章通过理解数据来了解问题那么如何利用这些信息？异常点在建模或预测期间都会带来麻烦。基于此数据集训练完一个模型后，可以查看此模型预测错误的情况，然后确认此
-
对鲍鱼性别属性编码引入Python随机森林回归方法-[共3页]-289-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯 著.pdf-[美] Michael Bowles 鲍尔斯-人民邮电出版社
7.3Python集成方法引入非数值属性271能很差。图7-6Bagging方法预测红酒口感：误差与决策树数目的关系（决策树深度为8，bagfraction=0
-
Bagging算法是如何工作的-[共11页]-237-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯 著.pdf-[美] Michael Bowles 鲍尔斯-人民邮电出版社
6.2自举集成：Bagging算法219假设一个类别属性包含A、B、C三类，可能的分割方式是：A在一个子集，B、C在另外一个子集，或者B在一个子集，A、C在另外一个子集，诸如
-
为什么这两类算法如此有用-[共5页]-20-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯 著.pdf-[美] Michael Bowles 鲍尔斯-人民邮电出版社
第1章关于预测的两类核心算法本书集中于机器学习领域，只关注那些最有效和获得广泛使用的算法。不会提供关于机器学习技术领域的全面综述。这种全面性的综述往往会提供太多的算法，但是这些算法并没有在从业