Основываясь на проекте https://github.com/nkbuddy/dsc-phase-3-project-NBA/blob/main/README.md , я бы рекомендовал начать с деревьев, случайных лесов и классификатора XGB. По сути, это разные реализации дерева решений, которое является самой простой концепцией для изучения и понимания. Деревья решений, случайные леса и классификатор XGB основаны на. Алгоритмы деревьев решений. все они делают одно и то же — делят пространство признаков на регионы с одинаковыми метками. Деревья решений..

Машинное обучение Направление путешествия ✈️ Рекомендация для пользователей Airbnb с XGBoost Система рекомендаций с использованием Python, Pandas, Plotly, Numpy, Sklearn Пандемия все еще скрывается; некоторые из нас были затворниками и заключены в течение длительного времени. Выход, путешествие, открытие новых мест кажется идеальным способом избежать этого вопроса. В ожидании окончания пандемии разработка системы рекомендаций, которая поможет выбрать правильное место для нашей..

В нашем стремлении получить более эффективные модели оптимизация гиперпараметров стала одной из различных стратегий для достижения этой цели. Это особенно актуально для более сложных моделей, таких как XGBoost, которые имеют десятки параметров, и многие из них могут быть изменены. Для этого многие из нас используют какую-либо автоматизацию настройки параметров, т.е. Модули GridSearchCV или RamdomizedSearchCV из Scikit Learn. Однако при установке оценочной метрики up , списка..

В большинстве соревнований по науке о данных я использовал стандартную классификацию или регрессионные предсказания. До сих пор я встречал два вопроса о соревнованиях, в которых метрикой оценки была вероятность предсказания, а не фактическое предсказание. В библиотеке sklearn есть команда pred_proba (), которую можно использовать для генерации массива из двух столбцов, первый столбец - это вероятность того, что результат будет 0, а второй - вероятность того, что результат будет 1. Сумма..

В этой статье мы узнаем о XGBoost, его предыстории, его широко распространенном использовании в соревнованиях, таких как Kaggle, и поможем вам получить интуитивное представление о нем, углубившись в основы этого алгоритма. XGBoost XGBoost — это очень гибкий, переносимый и эффективный алгоритм, основанный на дереве решений для ансамблевого обучения для машинного обучения, в котором используется распределенная структура повышения градиента. Алгоритмы машинного обучения реализованы с..