程序员经验分享-hwhale

集成学习

2023-05-16

李宏毅机器学习
周志华机器学习第8章
使用sklearn进行集成学习
stacking心得
xgboost实战
bagging：

  • 当原模型已经很复杂的时候，bias已经很小但variance很大时候。比较容易overfit的模型：Decision Tree（在train上100%）
  • random forest：bagging of decision tree

boosting

  • 将bias较大的弱学习器组合。f1较弱，->f2 来辅助（和f1差异较大），->f3 … 学习器是顺序学习的
  • 获取不同的学习器：a 训练数据重采样，训练数据重赋权重（改变cost function）
  • adaboost
    先训练f1，然后找到新的训练数据在f1上效果不好（50%。 reweighting 训练数据），用其训练f2。
  • gbdt这里写图片描述

reweighting 训练数据

stacking

  • voting
    final classification 是lr就可以，不需要太复杂。
    将 training data 分为两部分，一部分训练元模型，一部分训练final这里写图片描述
本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

集成学习

集成学习 的相关文章

  • 集成学习--Stacking

    参考 集成学习主要分为 bagging xff0c boosting 和 stacking方法 stacking过程如下图 xff0c 首先在训练集上训练m个基分类器 xff08 或回归器 xff09 xff0c 这m个分类器输出的预测结果

  • 常用网络协议神图

  • 项目搭建之代码规范化解决方案

    代码规范化解决方案Eslint Prettier Eslint 是一个插件化的 javascript 代码检测工具 用于代码格式检测 不符合Eslint规则的代码 会被检测到发出警告 报错 通过 eslintrc js 文件可以进行自定义的

  • 集成学习算法：Bagging和随机森林

    学习目标 知道Bagging集成原理 知道随机森林构造过程 知道RandomForestClassifier的使用 了解baggind集成的优点 1 Bagging集成原理 目标 把下面的圈和方块进行分类 实现过程 1 采样不同数据集 2

  • 【Ensemble Learning】第 3 章：混合模型

    在第2章中 您学习了如何以不同方式划分和混合训练数据以构建集成模型 其性能优于在未划分数据集上训练的模型 在本章中 您将学习不同的组装方法 与混合训练数据方法不同 混合模型方法在不同的机器学习模型中使用相同的数据集 然后以不同的方式组合结果

  • 集成学习5-Xgboost原理与调参

    github地址 DataScicence欢迎star 集成学习4 前向分步算法与GBDT 原理与案例 集成学习3 Boosting的原理和案例 集成学习2 bagging的原理与案例分析 集成学习1 投票法的原理和案例分析 Xgboost

  • redis命令，SpringBoot整合Redis6，主从复制,哨兵模式,集群，springCache初高级应用。

    目录 1 Docker安装Redis 2 Redis的基础 2 1 redis的key命令 2 2 reids的数据结构 6 0新增的数据结构 1 String 字符串 类型 2 List 列表 类型 3 set 集合 类型 4 Hash

  • 机器学习sklearn之集成学习（三）

    随机森林 集成学习一般可分为三大类 boosting bagging stacking 随机森林算法归属于bagging类 它的特点是使用多个没有依赖关系的弱学习器进行并行拟合 最后的决策也很简单 对于分类问题则使用简单的投票法 对于回归问

  • 集成学习思想

    一 集成学习 Ensemble Learning 集成学习的思想是将若干个学习器 分类器 回归器 组合之后产生一个新的学习器 集成学习的主要思想 1 Bagging 代表算法是随机森林 Random Forest 2 Boosting 代表

  • Lightgbm 直方图优化算法深入理解

    一 概述 在之前的介绍Xgboost的众多博文中 已经介绍过 在树分裂计算分裂特征的增益时 xgboost 采用了预排序的方法来处理节点分裂 这样计算的分裂点比较精确 但是 也造成了很大的时间开销 为了解决这个问题 Lightgbm 选择了

  • MATLAB算法实战应用案例精讲-【集成算法】集成学习模型Bagging（附Python和R语言代码）

    目录 前言 几个相关概念 几个高频面试题目

  • 【Ensemble Learning】第 4 章：混合组合

    在前面的章节中 我们讨论了如何混合训练数据 以及如何混合机器学习模型来创建更强大的模型 利用集成学习的力量 让我们继续这个学习过程 在本章中 我们介绍并解释了两种强大的集成学习技术 它们利用机器学习模型的混合组合来构建更强大的模型 我们一次

  • 【2023硅谷数模笔试题】~ 题目及参考答案

    本章目录 0 前言 1 题目 答案 第一题 第二题 第三题 第四题 第五题 第六题 第七题 第八题 第九题 第十题 第十一题 声明 0 前言 哈喽 二舅 最近和你们一样 不断被鞭策 今天抽个小空给大家带来的是前几天做的一套笔试题 名称如标题

  • 机器学习-集成学习-梯度提升决策树（GBDT）

    目录 1 GBDT算法的过程 1 1 Boosting思想 1 2 GBDT原理 需要多少颗树 2 梯度提升和梯度下降的区别和联系是什么 3 GBDT的优点和局限性有哪些 3 1 优点 3 2 局限性 4 RF 随机森林 与GBDT之间的区

  • 【软考-中级】系统集成项目管理工程师【总】

    网站 https bm ruankao org cn sign welcome 持续更新中 学习目标 完成2023上半年 软件中考任务 目标23年5月 考试前 完成 相关知识点学习 和练习 核心 十五至尊图 上面图是考试的核心 需要背下来

  • 集成电路模拟版图入门-版图基础学习笔记（五）

    第四部分 版图的艺术 模拟版图和数字版图的首要目标 首先考虑的三个问题 匹配 3 1 匹配中心思想 3 2 匹配问题 3 3 如何匹配 3 4 MOS管 3 5 电阻 3 6 电容 3 7 匹配规则 寄生效应 4 1 寄生的产生 4 2 寄

  • 5.1-集成学习

    文章目录 集成框架 Framework of Ensemble 一 Ensemble Bagging 1 1 决策树 Decision Tree 1 2 随机森林 Random Forest 二 Ensemble Boosting 2 1

  • 广告营销用户点击预测分析

    广告营销用户点击预测分析 零 数据集以及数据集简介以及任务分析 一 数据预处理 1 加载检查数据 1 特殊特征 2 特殊特征的处理 3 特殊特征处理后生成的新特征 2 数据类型与缺失值处理 1 查看数据信息 2 数据补全以及类型转换 3 补

  • 集成学习-理论概述

    1 集成学习概述 集成学习 ensemble learning 本身不是一个单独的机器学习算法 而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务 集成学习的特点 集成方法是一种将几种机器学习技术组合成一个预测模型的元算法 以减小方差 bagg

  • 【模型融合】集成学习（boosting, bagging, stacking）原理介绍、python代码实现（sklearn）、分类回归任务实战

    文章目录 概览 boosting bagging Stacking 投票 平均 Stack 代码实现 1 分类 1 0 数据集介绍 1 1 boosting 1 2 bagging 1 3 stacking 2 回归 2 0 数据集介绍 s

随机推荐

热门标签