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XGB

X 桌面的 Go 绑定版本
授权协议 BSD
开发语言 Google Go
所属分类 程序开发、 GUI开发框架
软件类型 开源软件
地区 不详
投 递 者 南宫森
操作系统 Linux
开源组织
适用人群 未知
 软件概览

XGB 是 X 桌面的 Go 绑定版本,通过与底层的 API 与 X 桌面进行通讯。XGB 是线程安全的。

快速使用:

go get github.com/BurntSushi/xgb
go run go/path/src/github.com/BurntSushi/xgb/examples/create-window/main.go
  • 一般做机器学习的小伙伴,应该用xgb比较多点,因为它比较透明易懂,且在sklearn库里的xgb损失函数是泰勒二阶展开的,而GBDT的损失函数只是一阶,从精准性来说用xgb模型会更好,前提是你也是用python的。 都说了解一个模型原理的时候,了解它的参数是必备的。下面我们来说说xgb都有哪些参数,以及这些参数的作用等等。 一、通用版参数 1、 booster [default= gbtree ]

  • XGBoost 参数 在运行 XGBoost 之前,我们必须设置三种类型的参数: 通用参数、提升参数和任务参数。 通用参数:是选择用来迭代提升的模型有关的参数,通常是树型或线性模型 提升参数:取决于您选择的基模型(booster) 任务参数:决定学习场景。例如,回归任务可能使用不同的参数对任务进行排序。 命令行参数:与 XGBoost 的 CLI 版本的行为有关。 R包中的参数:在 R 包中,您可

  • xgb

    xgb原理 xgb代码 转载于:https://www.cnblogs.com/zyber/p/9810999.html

  • 目标:对比各种模型 对比各种模型,XGBoost直接判了RandomForest、GBDT、决策树、SVM等死刑,XGB+LR精度还能提升。 XGBoost:目前树模型的天花板,所有决策树中,XGBoost的精度最高,运行速度也还不错,所以竞赛中,结构化数据的比赛,基本都是用它了。 另外,实验表明,XGBoost+LR精度还能进一步提升。 对比内容: 模型对比 具体: 1、 比较在测试集上的AUC

  • 搜索最优的xgb模型参数 from xgboost import XGBClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV X_train = np.random.randn(10,8) y_train = np.concatenate([np.ones(5),np.zeros(5)],0) # 定义参数取值范围 parame

  • XGB 训练的时候添加自定义eval_metric:f1、准确率,并对样本、特征加权训练 以下demo重点说明: eval_metric:用以训练的时候评估,必须要指定验证集,本博文分享自定义准确率、f1 verbose:训练的时候对验证集评估是否打印,True和1等价,比如verbose=10,就会打印n_estimators // 10次 feature_weights:特征加权训练,给一个s

  • 1. model pipeline 拆解 # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import xgboost as xgb from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import metrics feature_list = ["chat_7d_cnt",

  • from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split import xgboost as xgb,numpy as np from sklearn.metrics import mean_squared_error boston = load_boston()

  • XGB+FM 同 GBDT+LR 原理一致,原理解释可看下面这篇文章,本文只分享XGB+FM的代码实现demo https://blog.csdn.net/qq_42363032/article/details/112756687 假数据 from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.preprocessing i

  • import pandas as pd import numpy as np import datetime import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import os import xgboost as xgb # step1:获取.model和.fmap模型文件 ''' fmap(feature map file):实现fe

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