DATAWHALE-数据挖掘竞赛入门-task4-模型融合
背景在这次Datawhale的组队学习中，我们主要学习数据竞赛的相关知识，其中task5是有关于模型融合的知识。模型融合简介对完成调参的多个模型所得的预测结果进行综合，以不同的方法进行结果的融合（如加权平均、stacking、voting等），以提升模型整体的性能。在进行模型融合之前，各个基学习器不...
程序员文章站2022-07-14DATAWHALE-数据挖掘竞赛入门-task4-建模调参
背景在这次Datawhale的组队学习中，我们主要学习数据竞赛的相关知识，其中task4是有关于建模调参的知识。建立模型1.主要模型线性回归模型 ——>线性回归模型知乎专栏 线性回归是一种被广泛应用的回归技术，也是机器学习里面最简单的一个模型，它有很多种推广形式，本质上它是一系列...
程序员文章站2022-07-14零基础入门数据挖掘-二手车交易价格预测之数据分析
文章目录0.前言1. 代码示例1.1 载入各种数据科学以及可视化库1.2 载入数据1.3 纵览数据概况1.4 判断数据缺失和异常1.5了解预测值的分布1.6 特征分为类别特征和数字特征，并对类别特征查看unique分布1.7 数字特征分析1.8 类型特征分析1.9 用pandas_profiling...
程序员文章站2022-07-14Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参
本节内容为各种模型以及模型的评价和调参策略。一、读取数据import pandas as pdimport numpy as npimport warningswarnings.filterwarnings('ignore')reduce_mem_usage 函数通过调整数据类型，帮助我们减少数据在...
程序员文章站2022-07-14Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参
文章目录一、前言二、学习目标三、学习过程1.相关原理介绍与推荐（1）线性回归(2)决策树(Decision Tree)（3）GBDT模型(4)XGBoost模型(5)LightGBM模型2.读取数据3. 线性回归 & 五折交叉验证 & 模拟真实业务情况（1）简单建模(2)五折交叉验证...
程序员文章站2022-07-14Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参
review通过上次的学习，我们了解了特征工程的操作流程，对数据的处理技巧。为我们这部分数据建模与调参打下了基础。建模与调参5.1学习目标 了解常用的机器学习模型，并掌握机器学习模型的建模与调参流程完成相应学习打卡任务5.2 内容介绍线性回归模型： 线性回归对于特征的要求； 处理长尾分布； 理解线性...
程序员文章站2022-07-14Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参
5.1内容介绍线性回归模型：线性回归对于特征的要求；处理长尾分布；理解线性回归模型；模型性能验证：评价函数与目标函数；交叉验证方法；留一验证方法；针对时间序列问题的验证；绘制学习率曲线；绘制验证曲线；嵌入式特征选择：Lasso回归；Ridge回归；决策树；模型对比：常用线性模型；常用非线性模型；模型...
程序员文章站2022-07-14Datawhale零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参笔记
Task4 建模调参一.常见模型1.1 线性回归模型参考博客：线性回归1.2 决策树模型参考博客：决策树模型1.3 GBDT模型参考博客：GBDT1.4 XGBoost模型参考博客：XGBoost模型1.5 LightGBM模型参考博客：LightGBM模型推荐教材：《机器学习》 《统计学习方法》 ...
程序员文章站2022-07-14Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参
奥利给，学起来，哈哈哈哈（嗷 我的vscode无法调动 numpy 我哭了）相关原理的学习整理：标题线性回归：**主要是记住其代码块 **资料来源：[ https://zhuanlan.zhihu.com/p/49480391 ]最简单的公式：f(x)= w’x+b注： 在这里的 w x 都是两个列...
程序员文章站2022-07-14零基础入门数据挖掘：Task4 建模与调参
Stacking简单来说 stacking 就是当用初始训练数据学习出若干个基学习器后，将这几个学习器的预测结果作为新的训练集，来学习一个新的学习器。 开始实践，总之先导入数据和库import pandas as pdimport numpy as npimport warningswarnings...
程序员文章站2022-07-14Datawhale零基础入门数据挖掘-Task4建模调参
4.1 学习目标了解常用的机器学习模型，并掌握机器学习模型的建模与调参流程完成相应学习打卡任务4.2 内容介绍1. 线性回归模型：线性回归对于特征的要求；处理长尾分布；理解线性回归模型；2. 模型性能验证：评价函数与目标函数；交叉验证方法；留一验证方法；针对时间序列问题的验证；绘制学习率曲线；绘制验...
程序员文章站2022-07-14Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参
Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参一.内容介绍线性回归模型：线性回归对于特征的要求；处理长尾分布；理解线性回归模型；模型性能验证：评价函数与目标函数；交叉验证方法；留一验证方法；针对时间序列问题的验证；绘制学习率曲线；绘制验证曲线；嵌入式特征选择：Lasso回归；Ridge...
程序员文章站2022-07-14Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task3 特征工程
Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task3 特征工程Tip:此部分为零基础入门数据挖掘的 Task3 特征工程 部分，带你来了解各种特征工程以及分析方法，欢迎大家后续多多交流。赛题：零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测地址：https://tianchi.aliyun.com/comp...
程序员文章站2022-07-14Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task3 特征工程（纯小白学习之路）
特征工程此部分为零基础入门数据挖掘的 Task3 特征工程 部分，了解各种特征工程以及分析方法，如果有做的不对的地方希望大家指出来，我会学习并改正赛题：零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测地址：赛题地址特征工程目标对于特征进行进一步分析，并对于数据进行处理完成对于特征工程的分析，并对于数据进行...
程序员文章站2022-07-14Datawhale数据挖掘新手入门-task3特征工程
文章目录一、前言二、特征工程的目标三、学习过程1.数据导入2.删除异常值3.特征构造4、特征筛选 — — 过滤式三、小结四、参考文献一、前言感谢Datawhale的给出的学习指南：https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.12281...
程序员文章站2022-07-14MaxCompute（原ODPS）开发入门指南——数据上云篇 阿里巴巴sqljava数据挖掘
全文连接http://click.aliyun.com/m/22750/MaxCompute（原ODPS）开发入门指南——数据上云篇写在最前面>>>进入了解更多>>>阿里云数加·MaxCompute大数据计算服务.根据《MaxCompute（原ODPS）开发入门指...
程序员文章站2022-07-12机器学习与数据挖掘入门（转）
机器学习与数据挖掘入门（转） [转贴 2007-12-18 15:01:35] 机器学习与数据挖掘周 志 华南京大学计算机软
程序员文章站2022-06-30【Datawhale】零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测[task3 特征工程]
文章目录一、特征工程（FS）二、task3代码-feature engineering三、问题四、总结五、Ref.一、特征工程（FS）大致可分为两部分：预处理与特征选择（Feature selection）部分二、task3代码-feature engineering【Datawhale】[task...
程序员文章站2022-06-30【数据挖掘】复杂网络原理入门（7月份学习笔记）
注：本篇笔记为概念入门笔记，若理解有误，欢迎批评指正本篇学习笔记，将从 1.复杂网络的定义 2.复杂网络的研究方向 入手，介绍复杂网络的概念。1.什么是复杂网络(complex network)？为更好地了解什么是复杂网络，我们需要把这个名词降维成两个名词????complex复杂和network网...
程序员文章站2022-06-22数据挖掘入门-Task01
这部分主要是对数据进行探索性分析，结合直播内容做的总结（虽然直播的内容我没完全看过，需要回放录像）。探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA），摘抄网上的一个中文解释，是指对已有的数据（特别是调查或观察得来的原始数据）在尽量少的先验假定下进行探索，通过作图、制表...
程序员文章站2022-06-03