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Stacking集成学习挑战天池新人赛【工业蒸汽量预测 】(5) 参数调优
之前的文章已经介绍了stacking集成学习的初级学习模型和次级学习模型的构建，并且生成了蒸汽量的预测数据。下面将介绍之前用到的学习模型的参数调优，利用sklearn提供的GridSearchCV方法对RandomForestRegressor、GradientBoostingRegressor、xgboost的参数调优。由于时间关系下面只做简单实例XGBRegressorfrom skle...
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作者小头像 地上一只鹅~ 2018-12-30 15:07:36
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Stacking集成学习挑战天池新人赛【工业蒸汽量预测 】 (4) 次级学习模型构建，并生成预测数据
次级学习模型选用LinearRegression数据处理input_train = [rf_oof_train, gb_oof_train, xgb_oof_train] input_test = [rf_oof_test, gb_oof_test, xgb_oof_test]stacked_train = np.concatenate([f.reshape(-1, 1) for f in ...
其他
作者小头像 地上一只鹅~ 2018-12-30 13:13:17
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Stacking集成学习挑战天池新人赛【工业蒸汽量预测 】 (3) 初级学习模型构建
本项目暂时选取RandomForestRegressor，GradientBoostingRegressor和xgboost三种模型作为初级学习模型。导入所需库from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor, GradientBoostingRegressorimport xgboost as xgb设置参数# RandomForest...
机器学习，
作者小头像 地上一只鹅~ 2018-12-30 13:00:25
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Stacking集成学习挑战天池新人赛【工业蒸汽量预测 】 (2) 基础类、交叉验证方法构建
由于后续将使用sklearn库实现大部分的初级学习模型，这里将构建一个sklern基础类，方便代码的使用和拓展。基础类构建class SklearnHelper(object): def __init__(self, clf, seed=0, params=None): params['random_state'] = seed self.clf = clf...
机器学习
作者小头像 地上一只鹅~ 2018-12-30 12:53:33
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Stacking集成学习挑战天池新人赛【工业蒸汽量预测 】(1) 数据预处理
stacking简介stacking是一种通过组合其他学习模型来训练一个学习模型的集成学习方法，是经常被各种数据竞赛优胜者使用来提升预测效果的一大利器。通常的思路是先训练多个不同的初级学习模型，采用交叉验证的方式，用训练初级学习模型未使用的样本来产生次级学习模型的训练样本（即之前训练的各个模型的输出做为次级模型的输入）来训练一个模型，以得到最终的输出。下面以预测工业蒸汽量为目标展示stack...
机器学习
作者小头像 地上一只鹅~ 2018-12-30 12:51:47
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2018-12-30 12:51:47
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