摘要：
1、show functoins https://www.iteblog.com/archives/2032.html?from=related https://blog.csdn.net/u013980127/article/details/52606024 http://www.cnblogs. 阅读全文
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https://www.cnblogs.com/hezhiyao/p/8292512.html https://blog.csdn.net/jay100500/article/details/72809338 https://blog.csdn.net/weixin_39290638/article 阅读全文
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在Hive中提供了数据取样（SAMPLING）的功能，用来从Hive表中根据一定的规则进行数据取样，Hive中的数据取样支持分桶表取样和数据块取样。 16.1 数据块取样（Block Sampling） block_sample: TABLESAMPLE (n PERCENT) 根据输入的input 阅读全文
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pip install package pip uninstall package pip install --upgrage package pip install --ignore-installed --upgrage package1 p2 pip install ipython jupyt 阅读全文
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首先解释一下什么叫使用自定义验证集进行模型调参。GridSearchCV默认使用的模型验证方法是KFold交叉验证，但很多时候我们自己已经预先分配好了验证集，我们就要在这个验证集上评价模型好坏（有些任性），所以我们并不需要GridSearchCV为我们自动产生验证集，这就是所谓的使用自定义验证集进行 阅读全文
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转：https://www.imooc.com/article/43784 2018.07.13 22:48 3071浏览 字号 转：https://www.imooc.com/article/43784 2018.07.13 22:48 3071浏览 字号 2018.07.13 22:48 307 阅读全文
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转：http://blog.itpub.net/31545819/viewspace-2215108/ 介绍 梯度提升技术在工业中得到了广泛的应用，并赢得了许多Kaggle比赛。（https://github.com/Microsoft/LightGBM/blob/master/examples/R 阅读全文
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一、XGBoost参数解释 XGBoost的参数一共分为三类： 通用参数：宏观函数控制。 Booster参数：控制每一步的booster(tree/regression)。booster参数一般可以调控模型的效果和计算代价。我们所说的调参，很这是大程度上都是在调整booster参数。 学习目标参数： 阅读全文
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转https://blog.csdn.net/ruding/article/details/78328835 简介 当模型没有达到预期效果的时候，XGBoost就是数据科学家的最终武器。XGboost是一个高度复杂的算法，有足够的能力去学习数据的各种各样的不规则特征。 用XGBoost建模很简单，但 阅读全文
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转自：XGboost数据比赛实战之调参篇(完整流程) 这一篇博客的内容是在上一篇博客Scikit中的特征选择，XGboost进行回归预测，模型优化的实战的基础上进行调参优化的，所以在阅读本篇博客之前，请先移步看一下上一篇文章。 我前面所做的工作基本都是关于特征选择的，这里我想写的是关于XGBoost 阅读全文