静静的白桦林

摘要：这个是我下载的原文在看，然后结合一些网上的资料学习，先贴一个网上的资料。 终于有人说清楚了XGBoost算法 XGBoost阅读之Weighted quantile sketch XGBoost论文翻译+个人注释 阅读全文

摘要：一直对GBDT里面的具体计算逻辑不太清楚，在网上发现了一篇好博客。 先上总结的关系图 GBDT和XGBoost流程： GBDT对类别变量是怎么处理的？ 这些东西都是在网上发现的，讲的挺好的。 GBDT原理与Sklearn源码分析-回归篇 GBDT原理与Sklearn源码分析-分类篇 GBDT原理与实 阅读全文

摘要：一、目标函数 结构风险最小： 目标函数=损失函数（loss function/cost function代价函数）+lamda*正则项 经验风险最小： 目标函数=损失函数（loss funciton/cost function代价函数） 二、GB理论 用损失函数的负梯度来拟合本轮损失的近似值，进而拟 阅读全文

摘要：sklearn中GBDT的损失函数 算法类型 损失函数 sklearn.GBDT分类问题 对数损失函数 deviance 指数损失函数exponential sklearn.GBDT回归问题 均方差ls 绝对损失lad huber损失 分位数损失quantile 参考资料： sklearn中GBDT 阅读全文

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摘要：包括两个数据结构：DataFrame和Series 官方文档地址： pandas https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/index.html series https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/r 阅读全文

摘要：三个函数都是对series或df应用一个函数，但作用形式和应用目标不一样。map是series的方法，applymap是df的方法，apply对两者都可以用。 阅读全文

摘要：类、属性、方法 阅读全文

摘要：无监督分箱：等频、等距 有监督分箱：Bset KS分箱、chi2分箱、决策树分箱 一、chi2分箱 关键词：卡方检验、卡方阈值、显著性水平、自由度 什么是卡方检验？应用于哪些问题？（只应用与分类数据）应用方法？（拟合优度检验和独立性检验） 什么是卡方分箱？（基于卡方检验的有监督的分箱方法） 步骤(根 阅读全文

摘要：一、逻辑回归评分卡 1.数据分析、数据展示 数据分析、图形化数据展示 2.数据预处理，包括 （1）数据清洗（2）格式转换（3）缺失值填补 3.变量衍生/特征工程 4.分箱（变量离散化） 采用ChiMerge,要求分箱完之后： （1）不超过5箱（2）每箱同时包含好坏样本（3）特殊值如－1，单独成一箱 阅读全文