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Python 机器学习 XGBoost最优模型构建方法

XGBoost（eXtremeGradientBoosting）是一种高效且强大的机器学习技术，广泛用于分类、回归和排序问题中。它是基于梯度提升算法的优化实现，特别适合于处理大规模数据。构建最优模型的方法对于提高预测准确率和模型性能至关重要。使用XGBoost进行机器学习任务时，构建最优模型通常...

Python机器学习库Sklearn系列教程(21)-参数优化

（网格搜索GridSearchCV、随机搜索RandomizedSearchCV、hyperopt）网格搜索GridSearchCVGridSearchCV用于系统地遍历多种参数组合，通过交叉验证确定最佳效果参数。...

游戏夜读 | Scikit-learn迎来0.21版本

2019年5月，Scikit-learn(sklearn)迎来了历史性的0.21版本，不再支持Python2.7和3.4，仅支持Python3.5及后续版本。此前，2018年9月0.20版本发布时，已对此做出了提前说明。sklearn版本更新内容的六大分类...

加快Python算法的四个方法:Dask篇

CDA数据分析师出品相信大家在做一些算法经常会被庞大的数据量所造成的超多计算量需要的时间而折磨的痛苦不已，接下来我们围绕四个方法来帮助大家加快一下Python的计算时间，减少大家在算法上的等待时间。今天给大家讲述最后一方面的内容，关于Dask的方法运用。...

Kaggle系列文章:预测收养所动物的结局

在一个最近的玩耍级（Playground）Kaggle竞赛中，参赛者被要求预测收养所动物最后的下落或者结局。这样的预测系统会帮助收养所改善动物的收养情况。这里动物的结局包括但不限于收养，死亡，安乐死，返回原主人以及转移到其他收养所。一只最终被收养的小狗Pickles：...

使用Scikit-Learn库对Keras模型进行超参数调整

Keras是用于Python编程语言的神经网络库，能够与Theano，R或TensorFlow等许多深度学习工具一起运行，并允许快速迭代以进行神经网络的实验或原型设计。无论您是在Keras中对神经网络模型进行原型设计以了解其将如何执行所需任务，还是对已构建和测试的模型进行微调，都需要为机器学习模型考...

机器学习（机器学习 python）

文章目录1.机器学习基本概念...

kaggle模拟人力资源数据——如何预测员工失业率?

介绍员工流失率是指离职并被新人代替的员工比例。员工流失会给企业带来成本，包括但不限于：空缺，招聘，培训和替换。平均而言，企业需要花费四周到三个月时间对新员工进行培训。如果新员工入职第一年就离职，对于公司而言是一种损失。更有甚者，一些公司例如咨询机构会面临客户满意度下降的问题，由于咨询顾问的频繁变更可...

Pipeline 和 Transformer（pipeline销售）

掌握sklearn必须知道这三个强大的工具。因此，在建立机器学习模型时，学习如何有效地使用这些方法是至关重要的。在深入讨论之前，我们先从两个方面着手：Transformer：Transformer是指具有fit()和transform()方法的对象，用于清理、减少、扩展或生成特征。简单地说，tran...

怎样预测酒店预订需求（怎样预测酒店预订需求情况）

在本文中，我想写一篇关于如何使用Python和JupyterNotebook构建预测模型的文章。我在这个实验中使用的数据是来自Kaggle的酒店预订需求数据集。在本文中，我将只向你展示建模阶段，仅使用Logistic回归模型，但是你可以访问完整的文档，包括在Github上进行的数据清理、预处理和探...