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Python與機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)LightGBM使用詳解_python_腳本之家
一、快速入門:LightGBM是什么,為什么它這么火 在機(jī)器學(xué)習(xí)的世界里,如果你想要快速構(gòu)建一個(gè)高效且準(zhǔn)確的模型,那么LightGBM絕對(duì)是一個(gè)值得你深入了解的工具。想象一下,如果把機(jī)器學(xué)習(xí)比作一場(chǎng)馬拉松比賽,那么LightGBM就是那個(gè)輕盈而快速的選手,它能夠在短時(shí)間內(nèi)完成任務(wù),并且成績(jī)斐然。 LightGBM是由微軟開(kāi)發(fā)的一種基于梯度提升決策樹(shù)(
www.dbjr.com.cn/python/334372x...htm 2025-6-7
Python利用LightGBM實(shí)現(xiàn)高效的梯度提升_python_腳本之家
LightGBM是一個(gè)強(qiáng)大而高效的梯度提升庫(kù),它在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和高維特征時(shí),表現(xiàn)出了極高的效率。通過(guò)使用Python和LightGBM,我們可以輕松地實(shí)現(xiàn)高效的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。 讓我們繼續(xù)深入,了解一下更復(fù)雜的LightGBM模型中的參數(shù)優(yōu)化: 特征重要性 LightGBM提供了特征重要性的評(píng)估,這對(duì)于理解哪些特征對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果最有影響非常有用。我...
www.dbjr.com.cn/python/2861893...htm 2025-6-7
Python基于LightGBM進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)_python_腳本之家
在該圖表中我們需要記住一些數(shù)字,例如來(lái)自 XGB-s 的每小時(shí)數(shù)據(jù)集的 10.9 和每周數(shù)據(jù)集中的樹(shù)性模型的“最佳”結(jié)果:來(lái)自 RF-t-s 的 9.0。 從上圖中就引出了我們的目標(biāo):創(chuàng)建一個(gè)基于LightGBM并且適合個(gè)人使用的時(shí)間序列的快速建模程序,并且能夠絕對(duì)超越這些數(shù)字,而且在速度方面可與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法相媲美。 聽(tīng)起來(lái)很...
www.dbjr.com.cn/article/2398...htm 2025-5-30
如何在python中寫hive腳本_python_腳本之家
1、直接執(zhí)行.sql腳本 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 importnumpy as np importpandas as pd importlightgbm as lgb frompandasimportDataFrame fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split fromioimportStringIO importgc importsys importos hive_cmd="hive -f ./sql/sql.sql" output=os.popen(hiv...
www.dbjr.com.cn/article/1738...htm 2025-5-17
2020年10款優(yōu)秀的Python第三方庫(kù),看看有你中意的嗎?_python_腳本之家
不是所有的機(jī)器學(xué)習(xí)都是深度學(xué)習(xí)。很多時(shí)候,你的模型由scikit-learn中實(shí)現(xiàn)的比較傳統(tǒng)的算法組成(比如隨機(jī)森林),或者你使用梯度提升方法,比如流行的LightGBM和XGBoost。 然而,在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域正在發(fā)生很多變化。像PyTorch這樣的框架正在以令人窒息的速度前進(jìn),硬件設(shè)備也在優(yōu)化,以更快的速度和更低的功耗運(yùn)行張量計(jì)算。如果我...
www.dbjr.com.cn/article/2039...htm 2025-6-7
淺談十大開(kāi)發(fā)必備的Python庫(kù),可實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)_專業(yè)知識(shí)_IT專業(yè)知識(shí)...
LightGBM Eli5 SciPy Theano Pandas 1.TensorFlow 什么是TensorFlow? 如果您目前正在使用Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的話,那么您一定聽(tīng)說(shuō)過(guò)TensorFlow這一流行的開(kāi)源庫(kù)。它是由Google與Brain Team合作開(kāi)發(fā)而成,主要用于機(jī)器學(xué)習(xí)類應(yīng)用的開(kāi)發(fā)。 TensorFlow的工作方式類似于編寫大量涉及張量(tensor)操作的新的算法庫(kù)。由于神經(jīng)網(wǎng)...
www.dbjr.com.cn/it/6858...html 2025-5-27
Anaconda安裝配置Jupyter最新版的圖文步驟_python_腳本之家
本文是在本地環(huán)境安裝Anaconda的基礎(chǔ)上,在Anaconda的虛擬環(huán)境中安裝Jupyter,然后配置Jupyter,使其可以任意使用Anaconda的虛擬環(huán)境作為自身運(yùn)行環(huán)境,以及一些漢化操作。 第一步:構(gòu)建一個(gè)虛擬環(huán)境 最新的Jupyter7版本,官方推薦的是python3.10版本。但是我們這里Anaconda版本為2024.06最新版本,Python的默認(rèn)版本是3.12,所以我們這里...
www.dbjr.com.cn/python/337187z...htm 2025-6-6
python機(jī)器學(xué)習(xí)之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)_python_腳本之家
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)器學(xué)習(xí)中有很大的應(yīng)用,甚至涉及到方方面面。本文主要是簡(jiǎn)單介紹一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論概念和推算。同時(shí)也會(huì)介紹一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)分類方面的應(yīng)用。 首先,當(dāng)我們建立一個(gè)回歸和分類模型的時(shí)候,無(wú)論是用最小二乘法(OLS)還是最大似然值(MLE)都用來(lái)使得殘差達(dá)到最小。因此我們?cè)诮⒛Ｐ偷臅r(shí)候,都會(huì)有一...
www.dbjr.com.cn/article/1487...htm 2025-6-7
在Python中通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)人體姿勢(shì)估計(jì)_python_腳本之家
姿態(tài)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)活躍研究領(lǐng)域。你可以從字面上找到數(shù)百篇研究論文和幾個(gè)試圖解決姿勢(shì)檢測(cè)問(wèn)題的模型。 之所以有如此多的機(jī)器學(xué)習(xí)愛(ài)好者被姿勢(shì)估計(jì)所吸引,是因?yàn)樗膽?yīng)用范圍很廣,而且實(shí)用性很強(qiáng)。 在本文中,我們將介紹一種使用機(jī)器學(xué)習(xí)和 Python 中一些非常有用的庫(kù)進(jìn)行姿勢(shì)檢測(cè)和估計(jì)的應(yīng)用。
www.dbjr.com.cn/article/2332...htm 2025-5-26
Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)scikit-learn使用詳解_python_腳本之家
scikit-learn是Python中最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)之一,它提供了各種各樣的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和工具,包括分類、回歸、聚類、降維等。 scikit-learn的優(yōu)點(diǎn)有: 簡(jiǎn)單易用:scikit-learn 的接口簡(jiǎn)單易懂,可以讓用戶很容易地上手進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。統(tǒng)一的API:scikit-learn 的 API 非常統(tǒng)一,各種算法的使用方法基本一致,使得學(xué)習(xí)和使用變得更...
www.dbjr.com.cn/article/2780...htm 2025-5-16