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boostingpython

發布時間:2023-05-08 11:52:20

1. python機器學習庫怎麼使用

1. Scikit-learn(重點推薦)
www .github .com/scikit-learn/scikit-learn
Scikit-learn 是基於Scipy為機器學習建造的的一個Python模塊,他的特色就是多樣化的分類,回歸和聚類的演算法包括支持向量機,邏輯回歸,樸素貝葉斯分類器,隨機森林,Gradient Boosting,聚類演算法和DBSCAN。而且也設計出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy2、Keras(深度學習)
https://github.com/fchollet/keras
Keras是基於Theano的一個深度學習框架,它的設計參考了Torch,用Python語言編寫,是一個高度模塊化的神經網路庫,支持GPU和CPU。
3、Lasagne(深度學習)
不只是一個美味的義大利菜,也是一個和Keras有著相似功能的深度學習庫,但其在設計上與它們有些不同。
4.Pylearn2
www .github .com/lisa-lab/pylearn2
Pylearn是一個讓機器學習研究簡單化的基於Theano的庫程序。它把深度學習和人工智慧研究許多常用的模型以及訓練演算法封裝成一個單一的實驗包,如隨機梯度下降。
5.NuPIC
www .github .com/numenta/nupic
NuPIC是一個以HTM學習演算法為工具的機器智能平台。HTM是皮層的精確計算方法。HTM的核心是基於時間的持續學習演算法和儲存和撤銷的時空模式。NuPIC適合於各種各樣的問題,尤其是檢測異常和預測的流數據來源。
6. Nilearn
www .github .com/nilearn/nilearn
Nilearn 是一個能夠快速統計學習神經影像數據的Python模塊。它利用Python語言中的scikit-learn 工具箱和一些進行預測建模,分類,解碼,連通性分析的應用程序來進行多元的統計。
7.PyBrain
www .github .com/pybrain/pybrain
Pybrain是基於Python語言強化學習,人工智慧,神經網路庫的簡稱。 它的目標是提供靈活、容易使用並且強大的機器學習演算法和進行各種各樣的預定義的環境中測試來比較你的演算法。
8.Pattern
www .github .com/clips/pattern
Pattern 是Python語言下的一個網路挖掘模塊。它為數據挖掘,自然語言處理,網路分析和機器學習提供工具。它支持向量空間模型、聚類、支持向量機和感知機並且用KNN分類法進行分類。
9.Fuel
www .github .com/mila-udem/fuel
Fuel為你的機器學習模型提供數據。他有一個共享如MNIST, CIFAR-10 (圖片數據集), Google's One Billion Words (文字)這類數據集的介面。你使用他來通過很多種的方式來替代自己的數據。
10.Bob
www .github .com/idiap/bob
Bob是一個免費的信號處理和機器學習的工具。它的工具箱是用Python和C++語言共同編寫的,它的設計目的是變得更加高效並且減少開發時間,它是由處理圖像工具,音頻和視頻處理、機器學習和模式識別的大量軟體包構成的。
11.Skdata
www .github .com/jaberg/skdata
Skdata是機器學習和統計的數據集的庫程序。這個模塊對於玩具問題,流行的計算機視覺和自然語言的數據集提供標準的Python語言的使用。
12.MILK
www .github .com/luispedro/milk
MILK是Python語言下的機器學習工具包。它主要是在很多可得到的分類比如SVMS,K-NN,隨機森林,決策樹中使用監督分類法。 它還執行特徵選擇。 這些分類器在許多方面相結合,可以形成不同的例如無監督學習、密切關系金傳播和由MILK支持的K-means聚類等分類系統。
13.IEPY
www .github .com/machinalis/iepy
IEPY是一個專注於關系抽取的開源性信息抽取工具。它主要針對的是需要對大型數據集進行信息提取的用戶和想要嘗試新的演算法的科學家。
14.Quepy
www .github .com/machinalis/quepy
Quepy是通過改變自然語言問題從而在資料庫查詢語言中進行查詢的一個Python框架。他可以簡單的被定義為在自然語言和資料庫查詢中不同類型的問題。所以,你不用編碼就可以建立你自己的一個用自然語言進入你的資料庫的系統。
現在Quepy提供對於Sparql和MQL查詢語言的支持。並且計劃將它延伸到其他的資料庫查詢語言。
15.Hebel
www .github .com/hannes-brt/hebel
Hebel是在Python語言中對於神經網路的深度學習的一個庫程序,它使用的是通過PyCUDA來進行GPU和CUDA的加速。它是最重要的神經網路模型的類型的工具而且能提供一些不同的活動函數的激活功能,例如動力,涅斯捷羅夫動力,信號丟失和停止法。
16.mlxtend
www .github .com/rasbt/mlxtend
它是一個由有用的工具和日常數據科學任務的擴展組成的一個庫程序。
17.nolearn
www .github .com/dnouri/nolearn
這個程序包容納了大量能對你完成機器學習任務有幫助的實用程序模塊。其中大量的模塊和scikit-learn一起工作,其它的通常更有用。
18.Ramp
www .github .com/kvh/ramp
Ramp是一個在Python語言下制定機器學習中加快原型設計的解決方案的庫程序。他是一個輕型的pandas-based機器學習中可插入的框架,它現存的Python語言下的機器學習和統計工具(比如scikit-learn,rpy2等)Ramp提供了一個簡單的聲明性語法探索功能從而能夠快速有效地實施演算法和轉換。
19.Feature Forge
www .github .com/machinalis/featureforge
這一系列工具通過與scikit-learn兼容的API,來創建和測試機器學習功能。
這個庫程序提供了一組工具,它會讓你在許多機器學習程序使用中很受用。當你使用scikit-learn這個工具時,你會感覺到受到了很大的幫助。(雖然這只能在你有不同的演算法時起作用。)20.REP
www .github .com/yandex/rep
REP是以一種和諧、可再生的方式為指揮數據移動驅動所提供的一種環境。
它有一個統一的分類器包裝來提供各種各樣的操作,例如TMVA, Sklearn, XGBoost, uBoost等等。並且它可以在一個群體以平行的方式訓練分類器。同時它也提供了一個互動式的情節。
21.Python 學習機器樣品
www .github .com/awslabs/machine-learning-samples用亞馬遜的機器學習建造的簡單軟體收集。
22.Python-ELM
www .github .com/dclambert/Python-ELM
這是一個在Python語言下基於scikit-learn的極端學習機器的實現。
23.gensim
主題模型python實現
Scalable statistical semantics
Analyze plain-text documents for semantic structureRetrieve semantically similar documents

2. 探討最受歡迎的15頂級Python庫

1 TensorFlow(貢獻者:1757,貢獻:25756,Stars:116765)

「TensorFlow 是一個使用數據流圖進行數值計算的開源軟體庫。圖形節點表示數學運算,而圖形邊緣表示在它們之間流動的多維數據陣列(張量)。這種靈活的體系結構使用戶可以將計算部署到桌面、伺服器或移動設備中的一個或多個 CPU/GPU,而無需重寫代碼。 」

GitHub 地址:

https://github.com/tensorflow/tensorflow

2 pandas(貢獻者:1360,貢獻:18441,Stars :17388)

「pandas 是一個 Python 包,、供快速,靈活和富有表現力的數據結構,旨在讓」關系「或」標記「數據使用既簡單又直觀。它的目標是成為用 Python 進行實際,真實數據分析的基礎高級構建塊。」

GitHub 地址:

https://github.com/pandas-dev/pandas

3 scikit-learn(貢獻者:1218,貢獻者:23509,Stars :32326)

「scikit-learn 是一個基於 NumPy,SciPy 和 matplotlib 的機器學習 Python 模塊。它為數據挖掘和數據分析提供了簡單而有效的工具。SKLearn 所有人都可用,並可在各種環境中重復使用。

GitHub 地址:

https://github.com/scikit-learn/scikit-learn

4 PyTorch(貢獻者:861,貢獻:15362,Stars:22763)

「PyTorch 是一個 Python 包,提供兩個高級功能:

具有強大的 GPU 加速度的張量計算(如 NumPy)

基於磁帶的自動編程系統構建的深度神經網路

你可以重復使用自己喜歡的 Python 軟體包,如 NumPy,SciPy 和 Cython,以便在需要時擴展 PyTorch。」

GitHub 地址:

https://github.com/pytorch/pytorch

5 Matplotlib(貢獻者:778,貢獻:28094,Stars :8362)

「Matplotlib 是一個 Python 2D 繪圖庫,可以生成各種可用於出版品質的硬拷貝格式和跨平台互動式環境數據。Matplotlib 可用於 Python 腳本,Python 和 IPython shell(例如 MATLAB 或 Mathematica),Web 應用程序伺服器和各種圖形用戶界面工具包。」

GitHub 地址:

https://github.com/matplotlib/matplotlib

6 Keras(貢獻者:856,貢者:4936,Stars :36450)

「Keras 是一個高級神經網路 API,用 Python 編寫,能夠在 TensorFlow,CNTK 或 Theano 之上運行。它旨在實現快速實驗,能夠以最小的延遲把想法變成結果,這是進行研究的關鍵。」

GitHub 地址:

https://github.com/keras-team/keras

7 NumPy(貢獻者:714,貢獻:19399,Stars:9010)

「NumPy 是使用 Python 進行科學計算所需的基礎包。它提供了強大的 N 維數組對象,復雜的(廣播)功能,集成 C / C ++ 和 Fortran 代碼的工具以及有用的線性代數,傅里葉變換和隨機數功能。

GitHub 地址:

https://github.com/numpy/numpy

8 SciPy(貢獻者:676,貢獻:20180,Stars:5188)

「SciPy(發音為」Sigh Pie「)是數學、科學和工程方向的開源軟體,包含統計、優化、集成、線性代數、傅立葉變換、信號和圖像處理、ODE 求解器等模塊。」

GitHub 地址:

https://github.com/scipy/scipy

9 Apache MXNet(貢獻者:653,貢獻:9060,Stars:15812)

「Apache MXNet(孵化)是一個深度學習框架,旨在提高效率和靈活性,讓你可以混合符號和命令式編程,以最大限度地提高效率和生產力。 MXNet 的核心是一個動態依賴調度程序,可以動態地自動並行化符號和命令操作。」

GitHub 地址:

https://github.com/apache/incubator-mxnet

10 Theano(貢獻者:333,貢獻:28060,Stars :8614)

「Theano 是一個 Python 庫,讓你可以有效地定義、優化和評估涉及多維數組的數學表達式。它可以使用 GPU 並實現有效的符號區分。」

GitHub 地址:

https://github.com/Theano/Theano

11 Bokeh(貢獻者:334,貢獻:17395,Stars :8649)

「Bokeh 是一個用於 Python 的互動式可視化庫,可以在現代 Web 瀏覽器中實現美觀且有意義的數據視覺呈現。使用 Bokeh,你可以快速輕松地創建互動式圖表、儀錶板和數據應用程序。」

GitHub 地址:

https://github.com/bokeh/bokeh

12 XGBoost(貢獻者:335,貢獻:3557,Stars:14389)

「XGBoost 是一個優化的分布式梯度增強庫,旨在變得高效、強大、靈活和便攜。它在 Gradient Boosting 框架下實現機器學習演算法。XGBoost 提供了梯度提升決策樹(也稱為 GBDT,GBM),可以快速准確地解決許多數據科學問題,可以在主要的分布式環境(Hadoop,SGE,MPI)上運行相同的代碼,並可以解決數十億個示例之外的問題。」

GitHub 地址:

https://github.com/dmlc/xgboost

13 Gensim(貢獻者:301,貢獻:3687,Stars :8295)

「Gensim 是一個用於主題建模、文檔索引和大型語料庫相似性檢索的 Python 庫,目標受眾是自然語言處理(NLP)和信息檢索(IR)社區。」

GitHub 地址:

https://github.com/RaRe-Technologies/gensim

14 Scrapy(貢獻者:297,貢獻:6808,Stars :30507)

「Scrapy 是一種快速的高級 Web 爬行和 Web 抓取框架,用於抓取網站並從其頁面中提取結構化數據。它可用於從數據挖掘到監控和自動化測試的各種用途。」

GitHub 地址:

https://github.com/scrapy/scrapy

15 Caffe(貢獻者:270,貢獻:4152,Stars :26531)

「Caffe 是一個以表達、速度和模塊化為基礎的深度學習框架,由伯克利人工智慧研究(BAIR)/ 伯克利視覺與學習中心(BVLC)和社區貢獻者開發。」

GitHub 地址:

https://github.com/BVLC/caffe

以上就是2018年最受歡迎的15個庫了,不知有沒有你的菜喔!希望本文對所列出的庫對你有所幫助!

3. python gradientboostingregressor可以做預測嗎

可以

最近項目中涉及基於Gradient Boosting Regression 演算法擬合時間序列曲線的內容,利用python機器學習包scikit-learn 中的GradientBoostingRegressor完成

因此就學習了下Gradient Boosting演算法,在這里分享下我的理解

Boosting 演算法簡介

Boosting演算法,我理解的就是兩個思想:

1)「三個臭皮匠頂個諸葛亮」,一堆弱分類器的組合就可以成為一個強分類器;

2)「知錯能改,善莫大焉」,不斷地在錯誤中學習,迭代來降低犯錯概率

當然,要理解好Boosting的思想,首先還是從弱學習演算法和強學習演算法來引入:

1)強學習演算法:存在一個多項式時間的學習演算法以識別一組概念,且識別的正確率很高;

2)弱學習演算法:識別一組概念的正確率僅比隨機猜測略好;

Kearns & Valiant證明了弱學習演算法與強學習演算法的等價問題,如果兩者等價,只需找到一個比隨機猜測略好的學習演算法,就可以將其提升為強學習演算法。

那麼是怎麼實現「知錯就改」的呢?

Boosting演算法,通過一系列的迭代來優化分類結果,每迭代一次引入一個弱分類器,來克服現在已經存在的弱分類器組合的shortcomings

在Adaboost演算法中,這個shortcomings的表徵就是權值高的樣本點

而在Gradient Boosting演算法中,這個shortcomings的表徵就是梯度

無論是Adaboost還是Gradient Boosting,都是通過這個shortcomings來告訴學習器怎麼去提升模型,也就是「Boosting」這個名字的由來吧

Adaboost演算法

Adaboost是由Freund 和 Schapire在1997年提出的,在整個訓練集上維護一個分布權值向量W,用賦予權重的訓練集通過弱分類演算法產生分類假設(基學習器)y(x),然後計算錯誤率,用得到的錯誤率去更新分布權值向量w,對錯誤分類的樣本分配更大的權值,正確分類的樣本賦予更小的權值。每次更新後用相同的弱分類演算法產生新的分類假設,這些分類假設的序列構成多分類器。對這些多分類器用加權的方法進行聯合,最後得到決策結果。

其結構如下圖所示:

可以發現,如果要用Gradient Boosting 演算法的話,在sklearn包里調用還是非常方便的,幾行代碼即可完成,大部分的工作應該是在特徵提取上。

感覺目前做數據挖掘的工作,特徵設計是最重要的,據說現在kaggle競賽基本是GBDT的天下,優劣其實還是特徵上,感覺做項目也是,不斷的在研究數據中培養對數據的敏感度。

4. 學人工智慧要學些什麼

、數學基礎。數學基礎知識蘊含著處理智能問題的基本思想與方法,也是理解復雜演算法的必備要素。這一模塊覆蓋了人工智慧必備的數學基礎知識,包括線性代數、概率論、最優化方法等。
2、機器學習。機器學習的作用是從數據中習得學習演算法,進而解決實際的應用問題,是人工智慧的核心內容之一。這一模塊覆蓋了機器學習中的主要方法,包括線性回歸、決策樹、支持向量機、聚類等。
3、人工神經網路。作為機器學習的一個分支,神經網路將認知科學引入機器學習中,以模擬生物神經系統對真實世界的交互反應,並取得了良好的效果。這一模塊覆蓋了神經網路中的基本概念,包括多層神經網路、前饋與反向傳播、自組織神經網路等。
4、深度學習。簡而言之,深度學習就是包含多個中間層的神經網路,數據爆炸和計算力飆升推動了深度學習的崛起。這一模塊覆蓋了深度學習的概念與實現,包括深度前饋網路、深度學習中的正則化、自編碼器等。
5、神經網路實例。在深度學習框架下,一些神經網路已經被用於各種應用場景,並取得了不俗的效果。這一模塊覆蓋了幾種神經網路實例,包括深度信念網路、卷積神經網路、循環神經網路等。
6、深度學習之外的人工智慧。深度學習既有優點也有局限,其他方向的人工智慧研究正是有益的補充。這一模塊覆蓋了與深度學習無關的典型學習方法,包括概率圖模型、集群智能、遷移學習、知識圖譜等。
7、應用場景。除了代替人類執行重復性的勞動,在諸多實際問題的處理中,人工智慧也提供了有意義的嘗試。這一模塊覆蓋了人工智慧技術在幾類實際任務中的應用,包括計算機視覺、語音處理、對話系統等。

5. 如何對XGBoost模型進行參數調優

XGBoost參數調優完全指南(附Python代碼)
譯註:文內提供的代碼和運行結果有一定差異,可以從這里完整代碼對照參考。另外,我自己跟著教程做的時候,發現我的庫無法解析字元串類型的特徵,所以只用其中一部分特徵做的,具體數值跟文章中不一樣,反而可以幫助理解文章。所以大家其實也可以小小修改一下代碼,不一定要完全跟著教程做~ ^0^
需要提前安裝好的庫:簡介如果你的預測模型表現得有些不盡如人意,那就用XGBoost吧。XGBoost演算法現在已經成為很多數據工程師的重要武器。它是一種十分精緻的演算法,可以處理各種不規則的數據。
構造一個使用XGBoost的模型十分簡單。但是,提高這個模型的表現就有些困難(至少我覺得十分糾結)。這個演算法使用了好幾個參數。所以為了提高模型的表現,參數的調整十分必要。在解決實際問題的時候,有些問題是很難回答的——你需要調整哪些參數?這些參數要調到什麼值,才能達到理想的輸出?
這篇文章最適合剛剛接觸XGBoost的人閱讀。在這篇文章中,我們會學到參數調優的技巧,以及XGboost相關的一些有用的知識。以及,我們會用Python在一個數據集上實踐一下這個演算法。你需要知道的XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)是Gradient Boosting演算法的一個優化的版本。特別鳴謝:我個人十分感謝Mr Sudalai Rajkumar (aka SRK)大神的支持,目前他在AV Rank中位列第二。如果沒有他的幫助,就沒有這篇文章。在他的幫助下,我們才能給無數的數據科學家指點迷津。給他一個大大的贊!內容列表1、XGBoost的優勢
2、理解XGBoost的參數
3、調整參數(含示例)1、XGBoost的優勢XGBoost演算法可以給預測模型帶來能力的提升。當我對它的表現有更多了解的時候,當我對它的高准確率背後的原理有更多了解的時候,我發現它具有很多優勢:1、正則化標准GBM的實現沒有像XGBoost這樣的正則化步驟。正則化對減少過擬合也是有幫助的。 實際上,XGBoost以「正則化提升(regularized boosting)」技術而聞名。2、並行處理XGBoost可以實現並行處理,相比GBM有了速度的飛躍。 不過,眾所周知,Boosting演算法是順序處理的,它怎麼可能並行呢?每一課樹的構造都依賴於前一棵樹,那具體是什麼讓我們能用多核處理器去構造一個樹呢?我希望你理解了這句話的意思。 XGBoost 也支持Hadoop實現。3、高度的靈活性XGBoost 允許用戶定義自定義優化目標和評價標准 它對模型增加了一個全新的維度,所以我們的處理不會受到任何限制。4、缺失值處理XGBoost內置處理缺失值的規則。 用戶需要提供一個和其它樣本不同的值,然後把它作為一個參數傳進去,以此來作為缺失值的取值。XGBoost在不同節點遇到缺失值時採用不同的處理方法,並且會學習未來遇到缺失值時的處理方法。5、剪枝當分裂時遇到一個負損失時,GBM會停止分裂。因此GBM實際上是一個貪心演算法。 XGBoost會一直分裂到指定的最大深度(max_depth),然後回過頭來剪枝。如果某個節點之後不再有正值,它會去除這個分裂。 這種做法的優點,當一個負損失(如-2)後面有個正損失(如+10)的時候,就顯現出來了。GBM會在-2處停下來,因為它遇到了一個負值。但是XGBoost會繼續分裂,然後發現這兩個分裂綜合起來會得到+8,因此會保留這兩個分裂。6、內置交叉驗證XGBoost允許在每一輪boosting迭代中使用交叉驗證。因此,可以方便地獲得最優boosting迭代次數。 而GBM使用網格搜索,只能檢測有限個值。7、在已有的模型基礎上繼續XGBoost可以在上一輪的結果上繼續訓練。這個特性在某些特定的應用上是一個巨大的優勢。 sklearn中的GBM的實現也有這個功能,兩種演算法在這一點上是一致的。相信你已經對XGBoost強大的功能有了點概念。注意這是我自己總結出來的幾點,你如果有更多的想法,盡管在下面評論指出,我會更新這個列表的!2、XGBoost的參數XGBoost的作者把所有的參數分成了三類:
1、通用參數:宏觀函數控制。
2、Booster參數:控制每一步的booster(tree/regression)。
3、學習目標參數:控制訓練目標的表現。
在這里我會類比GBM來講解,所以作為一種基礎知識。通用參數這些參數用來控制XGBoost的宏觀功能。1、booster[默認gbtree]選擇每次迭代的模型,有兩種選擇:
gbtree:基於樹的模型
gbliner:線性模型2、silent[默認0]當這個參數值為1時,靜默模式開啟,不會輸出任何信息。 一般這個參數就保持默認的0,因為這樣能幫我們更好地理解模型。3、nthread[默認值為最大可能的線程數]這個參數用來進行多線程式控制制,應當輸入系統的核數。 如果你希望使用CPU全部的核,那就不要輸入這個參數,演算法會自動檢測它。
還有兩個參數,XGBoost會自動設置,目前你不用管它。接下來咱們一起看booster參數。booster參數盡管有兩種booster可供選擇,我這里只介紹tree booster,因為它的表現遠遠勝過linear booster,所以linear booster很少用到。1、eta[默認0.3]和GBM中的 learning rate 參數類似。 通過減少每一步的權重,可以提高模型的魯棒性。 典型值為0.01-0.2。2、min_child_weight[默認1]決定最小葉子節點樣本權重和。 和GBM的 min_child_leaf 參數類似,但不完全一樣。XGBoost的這個參數是最小樣本權重的和,而GBM參數是最小樣本總數。 這個參數用於避免過擬合。當它的值較大時,可以避免模型學習到局部的特殊樣本。 但是如果這個值過高,會導致欠擬合。這個參數需要使用CV來調整。3、max_depth[默認6]和GBM中的參數相同,這個值為樹的最大深度。 這個值也是用來避免過擬合的。max_depth越大,模型會學到更具體更局部的樣本。 需要使用CV函數來進行調優。 典型值:3-104、max_leaf_nodes樹上最大的節點或葉子的數量。 可以替代max_depth的作用。因為如果生成的是二叉樹,一個深度為n的樹最多生成n2個葉子。 如果定義了這個參數,GBM會忽略max_depth參數。5、gamma[默認0]在節點分裂時,只有分裂後損失函數的值下降了,才會分裂這個節點。Gamma指定了節點分裂所需的最小損失函數下降值。 這個參數的值越大,演算法越保守。這個參數的值和損失函數息息相關,所以是需要調整的。6、max_delta_step[默認0]這參數限制每棵樹權重改變的最大步長。如果這個參數的值為0,那就意味著沒有約束。如果它被賦予了某個正值,那麼它會讓這個演算法更加保守。 通常,這個參數不需要設置。但是當各類別的樣本十分不平衡時,它對邏輯回歸是很有幫助的。 這個參數一般用不到,但是你可以挖掘出來它更多的用處。7、subsample[默認1]和GBM中的subsample參數一模一樣。這個參數控制對於每棵樹,隨機采樣的比例。 減小這個參數的值,演算法會更加保守,避免過擬合。但是,如果這個值設置得過小,它可能會導致欠擬合。 典型值:0.5-18、colsample_bytree[默認1]和GBM裡面的max_features參數類似。用來控制每棵隨機采樣的列數的佔比(每一列是一個特徵)。 典型值:0.5-19、colsample_bylevel[默認1]用來控制樹的每一級的每一次分裂,對列數的采樣的佔比。 我個人一般不太用這個參數,因為subsample參數和colsample_bytree參數可以起到相同的作用。但是如果感興趣,可以挖掘這個參數更多的用處。10、lambda[默認1]權重的L2正則化項。(和Ridge regression類似)。 這個參數是用來控制XGBoost的正則化部分的。雖然大部分數據科學家很少用到這個參數,但是這個參數在減少過擬合上還是可以挖掘出更多用處的。11、alpha[默認1]權重的L1正則化項。(和Lasso regression類似)。 可以應用在很高維度的情況下,使得演算法的速度更快。12、scale_pos_weight[默認1]在各類別樣本十分不平衡時,把這個參數設定為一個正值,可以使演算法更快收斂。學習目標參數這個參數用來控制理想的優化目標和每一步結果的度量方法。1、objective[默認reg:linear]這個參數定義需要被最小化的損失函數。最常用的值有:
binary:logistic 二分類的邏輯回歸,返回預測的概率(不是類別)。 multi:softmax 使用softmax的多分類器,返回預測的類別(不是概率)。
在這種情況下,你還需要多設一個參數:num_class(類別數目)。 multi:softprob 和multi:softmax參數一樣,但是返回的是每個數據屬於各個類別的概率。2、eval_metric[默認值取決於objective參數的取值]對於有效數據的度量方法。 對於回歸問題,默認值是rmse,對於分類問題,默認值是error。 典型值有:
rmse 均方根誤差(∑Ni=1?2N??????√) mae 平均絕對誤差(∑Ni=1|?|N) logloss 負對數似然函數值 error 二分類錯誤率(閾值為0.5) merror 多分類錯誤率 mlogloss 多分類logloss損失函數 auc 曲線下面積3、seed(默認0)隨機數的種子 設置它可以復現隨機數據的結果,也可以用於調整參數如果你之前用的是Scikit-learn,你可能不太熟悉這些參數。但是有個好消息,python的XGBoost模塊有一個sklearn包,XGBClassifier。這個包中的參數是按sklearn風格命名的。會改變的函數名是:
1、eta ->learning_rate
2、lambda->reg_lambda
3、alpha->reg_alpha
你肯定在疑惑為啥咱們沒有介紹和GBM中的』n_estimators』類似的參數。XGBClassifier中確實有一個類似的參數,但是,是在標准XGBoost實現中調用擬合函數時,把它作為』num_boosting_rounds』參數傳入。調整參數(含示例)我已經對這些數據進行了一些處理:City變數,因為類別太多,所以刪掉了一些類別。 DOB變數換算成年齡,並刪除了一些數據。 增加了 EMI_Loan_Submitted_Missing 變數。如果EMI_Loan_Submitted變數的數據缺失,則這個參數的值為1。否則為0。刪除了原先的EMI_Loan_Submitted變數。 EmployerName變數,因為類別太多,所以刪掉了一些類別。 因為Existing_EMI變數只有111個值缺失,所以缺失值補充為中位數0。 增加了 Interest_Rate_Missing 變數。如果Interest_Rate變數的數據缺失,則這個參數的值為1。否則為0。刪除了原先的Interest_Rate變數。 刪除了Lead_Creation_Date,從直覺上這個特徵就對最終結果沒什麼幫助。 Loan_Amount_Applied, Loan_Tenure_Applied 兩個變數的缺項用中位數補足。 增加了 Loan_Amount_Submitted_Missing 變數。如果Loan_Amount_Submitted變數的數據缺失,則這個參數的值為1。否則為0。刪除了原先的Loan_Amount_Submitted變數。 增加了 Loan_Tenure_Submitted_Missing 變數。如果 Loan_Tenure_Submitted 變數的數據缺失,則這個參數的值為1。否則為0。刪除了原先的 Loan_Tenure_Submitted 變數。 刪除了LoggedIn, Salary_Account 兩個變數 增加了 Processing_Fee_Missing 變數。如果 Processing_Fee 變數的數據缺失,則這個參數的值為1。否則為0。刪除了原先的 Processing_Fee 變數。 Source前兩位不變,其它分成不同的類別。 進行了量化和獨熱編碼(一位有效編碼)。如果你有原始數據,可以從資源庫裡面data_preparation的Ipython notebook 文件,然後自己過一遍這些步驟。首先,import必要的庫,然後載入數據。#Import libraries:
import pandas as pd
import numpy as np
import xgboost as xgb
from xgboost.sklearn import XGBClassifier
from sklearn import cross_validation, metrics #Additional scklearn functions
from sklearn.grid_search import GridSearchCV #Perforing grid search

import matplotlib.pylab as plt
%matplotlib inline
from matplotlib.pylab import rcParams
rcParams['figure.figsize'] = 12, 4

train = pd.read_csv('train_modified.csv')
target = 'Disbursed'
IDcol = 'ID'

注意我import了兩種XGBoost:xgb - 直接引用xgboost。接下來會用到其中的「cv」函數。 XGBClassifier - 是xgboost的sklearn包。這個包允許我們像GBM一樣使用Grid Search 和並行處理。在向下進行之前,我們先定義一個函數,它可以幫助我們建立XGBoost models 並進行交叉驗證。好消息是你可以直接用下面的函數,以後再自己的models中也可以使用它。def modelfit(alg, dtrain, predictors,useTrainCV=True, cv_folds=5, early_stopping_rounds=50):
if useTrainCV:
xgb_param = alg.get_xgb_params()
xgtrain = xgb.DMatrix(dtrain[predictors].values, label=dtrain[target].values)
cvresult = xgb.cv(xgb_param, xgtrain, num_boost_round=alg.get_params()['n_estimators'], nfold=cv_folds,
metrics='auc', early_stopping_rounds=early_stopping_rounds, show_progress=False)
alg.set_params(n_estimators=cvresult.shape[0])

#Fit the algorithm on the data
alg.fit(dtrain[predictors], dtrain['Disbursed'],eval_metric='auc')

#Predict training set:
dtrain_predictions = alg.predict(dtrain[predictors])
dtrain_predprob = alg.predict_proba(dtrain[predictors])[:,1]

#Print model report:
print "\nModel Report"
print "Accuracy : %.4g" % metrics.accuracy_score(dtrain['Disbursed'].values, dtrain_predictions)
print "AUC Score (Train): %f" % metrics.roc_auc_score(dtrain['Disbursed'], dtrain_predprob)

feat_imp = pd.Series(alg.booster().get_fscore()).sort_values(ascending=False)
feat_imp.plot(kind='bar', title='Feature Importances')
plt.ylabel('Feature Importance Score')

這個函數和GBM中使用的有些許不同。不過本文章的重點是講解重要的概念,而不是寫代碼。如果哪裡有不理解的地方,請在下面評論,不要有壓力。注意xgboost的sklearn包沒有「feature_importance」這個量度,但是get_fscore()函數有相同的功能。參數調優的一般方法。我們會使用和GBM中相似的方法。需要進行如下步驟:
選擇較高的學習速率(learning rate)。一般情況下,學習速率的值為0.1。但是,對於不同的問題,理想的學習速率有時候會在0.05到0.3之間波動。選擇對應於此學習速率的理想決策樹數量。XGBoost有一個很有用的函數「cv」,這個函數可以在每一次迭代中使用交叉驗證,並返回理想的決策樹數量。
2. 對於給定的學習速率和決策樹數量,進行決策樹特定參數調優(max_depth, min_child_weight, gamma, subsample, colsample_bytree)。在確定一棵樹的過程中,我們可以選擇不同的參數,待會兒我會舉例說明。
3. xgboost的正則化參數的調優。(lambda, alpha)。這些參數可以降低模型的復雜度,從而提高模型的表現。
4. 降低學習速率,確定理想參數。咱們一起詳細地一步步進行這些操作。第一步:確定學習速率和tree_based 參數調優的估計器數目。為了確定boosting 參數,我們要先給其它參數一個初始值。咱們先按如下方法取值:
1、max_depth = 5 :這個參數的取值最好在3-10之間。我選的起始值為5,但是你也可以選擇其它的值。起始值在4-6之間都是不錯的選擇。
2、min_child_weight = 1:在這里選了一個比較小的值,因為這是一個極不平衡的分類問題。因此,某些葉子節點下的值會比較小。
3、gamma = 0: 起始值也可以選其它比較小的值,在0.1到0.2之間就可以。這個參數後繼也是要調整的。
4、subsample,colsample_bytree = 0.8: 這個是最常見的初始值了。典型值的范圍在0.5-0.9之間。
5、scale_pos_weight = 1: 這個值是因為類別十分不平衡。
注意哦,上面這些參數的值只是一個初始的估計值,後繼需要調優。這里把學習速率就設成默認的0.1。然後用xgboost中的cv函數來確定最佳的決策樹數量。前文中的函數可以完成這個工作。#Choose all predictors except target IDcols
predictors = [x for x in train.columns if x not in [target,IDcol]]
xgb1 = XGBClassifier(
learning_rate =0.1,
n_estimators=1000,
max_depth=5,
min_child_weight=1,
gamma=0,
subsample=0.8,
colsample_bytree=0.8,
objective= 'binary:logistic',
nthread=4,
scale_pos_weight=1,
seed=27)
modelfit(xgb1, train, predictors)
從輸出結果可以看出,在學習速率為0.1時,理想的決策樹數目是140。這個數字對你而言可能比較高,當然這也取決於你的系統的性能。注意:在AUC(test)這里你可以看到測試集的AUC值。但是如果你在自己的系統上運行這些命令,並不會出現這個值。因為數據並不公開。這里提供的值僅供參考。生成這個值的代碼部分已經被刪掉了。<喎?"/kf/ware/vc/" target="_blank" class="keylink">="第二步-maxdepth-和-minweight-參數調優">第二步: max_depth 和 min_weight 參數調優我們先對這兩個參數調優,是因為它們對最終結果有很大的影響。首先,我們先大范圍地粗調參數,然後再小范圍地微調。
注意:在這一節我會進行高負荷的柵格搜索(grid search),這個過程大約需要15-30分鍾甚至更久,具體取決於你系統的性能。你也可以根據自己系統的性能選擇不同的值。param_test1 = {
'max_depth':range(3,10,2),
'min_child_weight':range(1,6,2)
}
gsearch1 = GridSearchCV(estimator = XGBClassifier( learning_rate =0.1, n_estimators=140, max_depth=5,
min_child_weight=1, gamma=0, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8,
objective= 'binary:logistic', nthread=4, scale_pos_weight=1, seed=27),
param_grid = param_test1, scoring='roc_auc',n_jobs=4,iid=False, cv=5)
gsearch1.fit(train[predictors],train[target])
gsearch1.grid_scores_, gsearch1.best_params_, gsearch1.best_score_

6. 如何用Python在10分鍾內建立一個預測模型

預測模型的分解過程
我總是集中於投入有質量的時間在建模的初始階段,比如,假設生成、頭腦風暴、討論或理解可能的結果范圍。所有這些活動都有助於我解決問題,並最終讓我設計出更強大的商業解決方案。為什麼你要在前面花費這段時間,這有充分的理由:
你有足夠的時間投入並且你是無經驗的(這是有影響的)
你不帶有其它數據觀點或想法的偏見(我總是建議,在深入研究數據之前做假設生成)
在後面的階段,你會急於完成該項目而沒有能力投入有質量的時間了。
這個階段需要投入高質量時間,因此我沒有提及時間表,不過我建議你把它作為標準的做法。這有助於你建立建立更好地預測模型,在後面的階段的只需較少的迭代工作。讓我們來看看建立第一個模型的剩餘階段的時間表:
數據描述性分析——50%的時間
數據預處理(缺失值和異常值修復)——40%的時間
數據建模——4%的時間
性能預測——6%的時間
讓我們一步一步完成每個過程(每一步投入預測的時間):
階段1:描述性分析/數據探索
在我剛開始成為數據科學家的時候,數據探索占據了我大量的時間。不過,隨著時間的推移,我已經把大量的數據操作自動化了。由於數據准備占據建立第一個模型工作量的50%,自動化的好處是顯而易見的。
這是我們的第一個基準模型,我們去掉任何特徵設計。因此,描述分析所需的時間僅限於了解缺失值和直接可見的大的特徵。在我的方法體系中,你將需要2分鍾來完成這一步(假設,100000個觀測數據集)。
我的第一個模型執行的操作:
確定ID,輸入特徵和目標特徵
確定分類和數值特徵
識別缺失值所在列
階段2:數據預處理(缺失值處理)
有許多方法可以解決這個問題。對於我們的第一個模型,我們將專注於智能和快速技術來建立第一個有效模型。
為缺失值創建假標志:有用,有時缺失值本身就攜帶了大量的信息。
用均值、中位數或其它簡單方法填補缺失值:均值和中位數填補都表現良好,大多數人喜歡用均值填補但是在有偏分布的情況下我建議使用中位數。其它智能的方法與均值和中位數填補類似,使用其它相關特徵填補或建立模型。比如,在Titanic生存挑戰中,你可以使用乘客名字的稱呼,比如:「Mr.」, 「Miss.」,」Mrs.」,」Master」,來填補年齡的缺失值,這對模型性能有很好的影響。
填補缺失的分類變數:創建一個新的等級來填補分類變數,讓所有的缺失值編碼為一個單一值比如,「New_Cat」,或者,你可以看看頻率組合,使用高頻率的分類變數來填補缺失值。
由於數據處理方法如此簡單,你可以只需要3到4分鍾來處理數據。
階段3:數據建模
根據不同的業務問題,我推薦使用GBM或RandomForest技術的任意一種。這兩個技術可以極其有效地創建基準解決方案。我已經看到數據科學家通常把這兩個方法作為他們的第一個模型同時也作為最後一個模型。這最多用去4到5分鍾。
階段4:性能預測
有各種各樣的方法可以驗證你的模型性能,我建議你將訓練數據集劃分為訓練集和驗證集(理想的比例是70:30)並且在70%的訓練數據集上建模。現在,使用30%的驗證數據集進行交叉驗證並使用評價指標進行性能評估。最後需要1到2分鍾執行和記錄結果。
本文的目的不是贏得比賽,而是建立我們自己的基準。讓我們用python代碼來執行上面的步驟,建立你的第一個有較高影響的模型。
讓我們開始付諸行動
首先我假設你已經做了所有的假設生成並且你擅長使用python的基本數據科學操作。我用一個數據科學挑戰的例子來說明。讓我們看一下結構:
步驟1:導入所需的庫,讀取測試和訓練數據集。
#導入pandas、numpy包,導入LabelEncoder、random、RandomForestClassifier、GradientBoostingClassifier函數
import pandas as pd
import numpy as np
fromsklearn.preprocessing import LabelEncoder
import random
fromsklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.ensembleimport GradientBoostingClassifier
#讀取訓練、測試數據集
train=pd.read_csv('C:/Users/AnalyticsVidhya/Desktop/challenge/Train.csv')
test=pd.read_csv('C:/Users/AnalyticsVidhya/Desktop/challenge/Test.csv')
#創建訓練、測試數據集標志
train='Train'
test='Test'
fullData =pd.concat(,axis=0) #聯合訓練、測試數據集
步驟2:該框架的第二步並不需要用到python,繼續下一步。
步驟3:查看數據集的列名或概要
fullData.columns # 顯示所有的列名稱
fullData.head(10) #顯示數據框的前10條記錄
fullData.describe() #你可以使用describe()函數查看數值域的概要
步驟4:確定a)ID變數 b)目標變數 c)分類變數 d)數值變數 e)其他變數。
ID_col =
target_col =
cat_cols =
num_cols= list(set(list(fullData.columns))-set(cat_cols)-set(ID_col)-set(target_col)-set(data_col))
other_col= #為訓練、測試數據集設置標識符
步驟5:識別缺失值變數並創建標志
fullData.isnull().any()#返回True或False,True意味著有缺失值而False相反
num_cat_cols = num_cols+cat_cols # 組合數值變數和分類變數
#為有缺失值的變數創建一個新的變數
# 對缺失值標志為1,否則為0
for var in num_cat_cols:
if fullData.isnull().any()=True:
fullData=fullData.isnull()*1
步驟6:填補缺失值
#用均值填補數值缺失值
fullData = fullData.fillna(fullData.mean(),inplace=True)
#用-9999填補分類變數缺失值
fullData = fullData.fillna(value = -9999)
步驟7:創建分類變數的標簽編碼器,將數據集分割成訓練和測試集,進一步,將訓練數據集分割成訓練集和測試集。
#創建分類特徵的標簽編碼器
for var in cat_cols:
number = LabelEncoder()
fullData = number.fit_transform(fullData.astype('str'))
#目標變數也是分類變數,所以也用標簽編碼器轉換
fullData = number.fit_transform(fullData.astype('str'))
train=fullData='Train']
test=fullData='Test']
train = np.random.uniform(0, 1, len(train)) <= .75
Train, Validate = train=True], train=False]
步驟8:將填補和虛假(缺失值標志)變數傳遞到模型中,我使用隨機森林來預測類。
features=list(set(list(fullData.columns))-set(ID_col)-set(target_col)-set(other_col))
x_train = Train.values
y_train = Train.values
x_validate = Validate.values
y_validate = Validate.values
x_test=test.values
random.seed(100)
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=1000)
rf.fit(x_train, y_train)
步驟9:檢查性能做出預測
status = rf.predict_proba(x_validate)
fpr, tpr, _ = roc_curve(y_validate, status)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
print roc_auc
final_status = rf.predict_proba(x_test)
test=final_status
test.to_csv('C:/Users/Analytics Vidhya/Desktop/model_output.csv',columns=)
現在可以提交了!

7. 這段C++語言的代碼如何轉換成python語言的代碼

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/tracking/tracker.hpp>
#include<boost/filesystem.hpp>

constcv::SizeMAX_DETECT_SIZE=cv::Size(100,200);
constintMAX_MISS_FRAME=10;
constdoubleMIN_NEW_DETECT_INTERSECTION_RATE=0.5;

classMyTracker
{
private:
staticintnext_id;
intid;
intn_miss_frame=0;
cv::Rect2drect;
cv::Ptr<cv::Tracker>cv_tracker;
public:
MyTracker(constcv::Mat&_frame,constcv::Rect2d&_rect)
:id(next_id++),rect(_rect)
{
cv_tracker=cv::Tracker::create("BOOSTING");//or"MIL"
cv_tracker->init(_frame,_rect);
}
boolupdate(constcv::Mat&_frame)
{
n_miss_frame++;
returncv_tracker->update(_frame,rect)&&n_miss_frame<MAX_MISS_FRAME;
}
boolregisterNewDetect(constcv::Rect2d&_new_detect)
{
doubleintersection_rate=1.0*(_new_detect&rect).area()/(_new_detect|rect).area();
boolis_registered=intersection_rate>MIN_NEW_DETECT_INTERSECTION_RATE;
if(is_registered)n_miss_frame=0;
returnis_registered;
}
voiddraw(cv::Mat&_image)const
{
cv::rectangle(_image,rect,cv::Scalar(255,0,0),2,1);
cv::putText(_image,cv::format("%03d",id),cv::Point(rect.x+5,rect.y+17),
cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,cv::Scalar(255,0,0),1,CV_AA);
}
};
intMyTracker::next_id=0;

intmain(intargc,char*argv[])
{
if(argc!=2)
{
std::cout<<"usage:"<<argv[0]<<"videodir"<<std::endl;
exit(1);
}
namespacefs=boost::filesystem;
std::vector<std::string>frame_paths;
for(autoit=fs::directory_iterator(argv[1]);it!=fs::directory_iterator();++it)
{
frame_paths.push_back(it->path().string());
}
cv::HOGDescriptordetector;
detector.setSVMDetector(cv::HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());
std::vector<MyTracker>trackers;
for(auto&frame_path:frame_paths)
{
std::cout<<"frame:"<<frame_path<<std::endl;
cv::Matframe=cv::imread(frame_path);
std::vector<cv::Rect>detections;
detector.detectMultiScale(frame,detections);
for(autot_it=trackers.begin();t_it!=trackers.end();)
{
t_it=(t_it->update(frame))?std::next(t_it):trackers.erase(t_it);
}
for(auto&d_rect:detections)
{
if(d_rect.size().area()>MAX_DETECT_SIZE.area())continue;
boolis_exsisting=std::any_of(trackers.begin(),trackers.end(),
[&d_rect](MyTracker&t)
{
returnt.registerNewDetect(d_rect);
});
if(!is_exsisting)trackers.push_back(MyTracker(frame,d_rect));
}
cv::Matimage=frame.clone();
for(auto&t:trackers)t.draw(image);
for(auto&d_rect:detections)cv::rectangle(image,d_rect,cv::Scalar(0,255,0),2,1);
cv::imshow("demo",image);
cv::waitKey(1);
}
return0;
}

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