内置建模方式的特点 1.交叉验证 2.添加预处理的交叉验证 3.自定义损失函数与评估准则 4.只用前n棵树预测 #内置建模方式：交叉验证与高级功能 #添加预处理的交叉验证，自定义损失函数和评估准则， #!/usr/bin/python import warnings warnings.filterwarnings(ignore) import numpy as np import pandas as pd import pickle import xgboost as xgb from sklearn.model_selection import train_test_split from

8-xgboost.7z

xgboost分类以及回归预测代码实例，内涵实例代码及数据

背景-问题陈述 对于信用卡公司而言，获取新客户是一个漫长而昂贵的过程。 因此，客户流失是金融公司的最大利益之一。 为了降低流失率，一种直接的解决方案是让那些预计会流失的客户吸引诱人的优惠，例如折扣，回扣或其他津贴。 任务 1-该项目的目标是训练ML分类器，该分类器可以帮助金融公司挑选出将来会流失的人。 由于搅动是罕见的事件，但它对财务造成很大的影响，因此该模型应着重于降低召回率。 预测非搅动客户不会造成业务损失，但预测非搅动客户会造成伤害，因此应该避免。 2-模型完善后，导致客户退出业务的最重要功能将被隔离。 这些功能将帮助金融公司确定目标客户。 EDA 该数据集可在kaggle（ ）上找到。 它由10127个客户和18个功能部件组成，并为该类（当前客户，搅动客户）提供一列。 超出预期分布的数字如前所述，流失的客户数量大大少于没有流失的客户数量。 造型

jpmml-xgboost-executable-1.3-SNAPSHOT.jar文件。用于将模型文件转为pmml文件

XGBoost.jl Julia的极限梯度提升 抽象的 该软件包是的Julia接口。 它是分布式梯度提升框架的高效且可扩展的实现。 该软件包包括高效的线性模型求解器和树学习算法。 该库使用OpenMP进行了并行化，它可以比某些现有的梯度增强软件包快10倍以上。 它支持各种目标函数，包括回归，分类和排名。 该软件包还具有可扩展性，因此用户也可以轻松定义自己的目标。 特征 稀疏的特征格式，可以轻松处理缺失值并提高计算效率。 高级功能，例如自定义损失功能，交叉验证，请参阅以获取演练示例。 安装 ] add XGBoost 或者 ] develop " https://github.com/dmlc/XGBoost.jl.git " ] build XGBoost 默认情况下，该软件包在Linux，MacOS和Windows上为XGBoost v0.82.0安装预构建的二进制文件。 只有L

Nyc-Taxi-Kaggle-挑战 目标 Kaggle竞赛预测纽约出租车的行驶时间。 该项目的报告在capstone.pdf。 （在这个项目中，我提供了许多链接，如果您是初学者，可以通过这些链接来弄清楚您的概念，如果不理解的话，可以通过project和readme中提供的链接和pdf来了解。） 问题陈述 在本报告中，我们使用来自纽约市出租车和高级轿车委员会的数据来考察Kaggle竞赛，该竞赛要求竞争对手预测纽约市出租车旅行的总行驶时间（trip_duration）。 Kaggle提供的数据是作为CSV文件提供的结构化数据。 CSV文件中的数据包括多种格式：时间戳，文本和数字数据。 这是回归分析，因为输出（总行驶时间）是数字。 我将使用几种机器学习方法来完成预测任务，这些方法是线性回归，k最近邻回归，随机森林和XGBoost。 将使用均方根对数误差对模型进行评估。 总览 我使用Jupyter_Notebook在dekstop上执行此项目，并且在使用python的远程服务器上也无需使用Jupyter_notebook来执行。 软件和库 Python 3 Scikit-learn：Pyt

提供在Spark上跑Xgboost模型需要的 Jar包及Python接口文件

关于xgboost的代码，可以跑起来。实现了分类关于xgboost的代码，可以跑起来。实现了分类

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