Популярные библиотеки Python для моделей GBM в основном используют свои API, но они не идентичны. В этой статье я сосредоточусь на методах, используемых для извлечения отдельных деревьев решений из этих моделей. Сначала я представляю нативные, специфичные для пакетов решения для этого. В конце я представляю новый общий интерфейс, который позволяет нам экспортировать древовидные структуры из произвольных древовидных моделей GBM. СветGBM Я начинаю с LightGBM , который предоставляет..

Реализация алгоритма XGBoost на Python с нуля В предыдущей статье мы обсудили алгоритм XGBoost и показали его реализацию в псевдокоде. В этой статье мы собираемся реализовать алгоритм на Python с нуля. Предоставленный код представляет собой краткую и облегченную реализацию алгоритма XGBoost (всего около 300 строк кода), предназначенную для демонстрации его основных функций. По существу, она не оптимизирована по скорости или использованию памяти и не включает в себя полный спектр..

Как неправильно настроенная базовая оценка подрывает числовую стабильность прогнозов модели в разных версиях XGBoost Специалисты по машинному обучению уже давно слышали поговорку «Мусор на входе, мусор на выходе» . Это подчеркивает важность того, чтобы любые усилия по моделированию основывались на наборе данных, который хорошо изучен и подходит для решения поставленной задачи. Не менее важным аспектом моделирования является необходимость понимания нюансов гиперпараметров алгоритмов..