梯度提升演算法實戰-基於XGBoost和scikit-learn 9787302659518 科里.韋德

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書名:梯度提升演算法實戰-基於XGBoost和scikit-learn
ISBN:9787302659518
出版社:清華大學
著編譯者:科里.韋德
頁數:218
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1638100
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內容簡介

XGBoost是一種經過行業驗證的開源軟體庫,為快速高效地處理數十億數據點提供了梯度提升框架。首先,本書在介紹機器學習和XGBoost在scikit-learn中的應用后,逐步深入梯度提升背後的理論知識。讀者將學習決策樹,並分析在機器學習環境中的裝袋技術,同時學習拓展到XGBoost的超參數;並將從零開始構建梯度提升模型,將梯度提升擴展到大數據領域,同時通過計時器的使用了解速度限制。接著,本書重點探討XGBoost的細節,著重於速度提升和通過數學推導導出參數。通過詳細案例研究,讀者將練習使用scikit-learm及原始的Python API構建和微調XGBoost分類器與回歸器:並學習如何利用XGBoost的超參數來提高評分、糾正缺失值、縮放不平衡數據集,並微調備選基學習器。最後,讀者將學習應用高級XGBoost技術,如構建非相關的集成模型、堆疊模型,並使用稀疏矩陣、定製轉換器和管道為行業部署準備模型。 本書適合作為高等學校計算機專業、軟體工程專業的高年級本科生及研究生教材,同時適合有一定機器學習基礎的數據科學家、機器學習工程師和研究人員閱讀,可為解決複雜的機器學習問題提供實用指導。

目錄

第一部分 裝袋和提升
第1章 機器學習概覽
1 1 XGBoost概覽
1 2 數據整理
1 2 1 數據集1:自行車租賃數據集
1 2 2 理解數據
1 2 3 糾正空值
1 3 回歸預測
1 3 1 預測自行車租賃數量
1 3 2 保存數據以備將來使用
1 3 3 聲明預測列和目標列
1 3 4 理解回歸
1 3 5 訪問scikit-learn
1 3 6 關閉警告信息
l 3 7 線性回歸建模
1 3 8 XGBoost
1 3 9 XGBRegressoi
1 3 10 交叉驗證
1 4 分類預測
1 4 1 什麼是分類?
1 4 2 數據集2:人口普查數據集
1 4 3 XGBoost分類器
1 5 總結
第2章 深入淺出決策樹
2 1 介紹XGBoost決策樹
2 2 探索決策樹
2 2 1 第一個決策樹模型
2 2 2 決策樹內部結構
2 3 對比方差和偏差
2 4 調整決策樹超參數
2 4 1 決策樹回歸器
2 4 2 一般超參數
2 4 3 綜合微調超參數
2 5 實例:預測心臟病
2 5 1 心臟病數據集
2 5 2 決策樹分類器
2 5 3 i鯗擇超參數
2 5 4 縮小範圍
2 5 5 feature_importances_
2 6 總結
第3章 隨機森林與裝袋法
3 1 裝袋集成
3 1 1 集成方法
3 1 2 自助聚合
3 2 探索隨機森林
3 2 1 隨機森林分類器
3 2 2 隨機森林回歸器
3 3 隨機森林超參數
3 3 1 oob_score
3 3 2 n_estimators
3 3 3 warm_start
3 3 4 自助法

第二部分 XGBoost
第三部分 XGBoost進階
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