当前位置：首页 > 机器学习 > 正文

关于机器学习方式参数如何设置的信息

文章阐述了关于机器学习方式参数如何设置，以及的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

1、针对信贷风控中的评分卡制作，机器学习模型如XGBoost成为了一种热门选择。相较于逻辑回归，XGBoost虽理论效果更优，但缺乏解释性。本文将带你快速入门XGBoost，理解其基本用法，无需深入算法推导。

2、防止模型过于复杂。learning_rate和n_estimators参数则分别控制学习速度与模型复杂度。在完成参数优化与调整后，进行特征重要性评分，筛选出对预测LTV贡献度最大的特征。最后，通过训练最优参数模型，并在测试集上验证结果，确保模型的准确性和稳定性，为实际应用提供可靠的预测依据。

（图片来源网络，侵删）

3、AdaBoost AdaBoost关注错误分类样本，弱分类器权重根据分类性能调整，最终预测基于加权投票：[公式]。 GBDT与XGBoostGBDT（Boosting决策树）通过梯度下降拟合，XGBoost在此基础上优化目标函数和学习策略。

当正负样本不均衡时，模型往往会偏向于多数类样本。通过增加少数类样本在损失函数中的权重，可以使模型更加关注这些样本，从而提高对少数类样本的识别能力。在损失函数中调整权重：以交叉熵损失函数为例，可以通过乘以不同的权重系数来调整正负样本的损失值。

首先说下什么是机器视觉？用一句通俗易懂的话概括就是：机器视觉就是用机器代替人眼来作各种测量和判断等。湖南科天健是从事机器视觉领域的光电技术有限公司，我摘抄了些信息，希望能有所帮助。

（图片来源网络，侵删）

简单来说，机器视觉就像是给机器装上了“眼睛”和“大脑”。眼睛就是那些图像***集硬件，而大脑则是图像处理算法和软件。机器视觉系统不仅可以提高生产的灵活性和自动化程度，而且易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。在实际应用中，机器视觉被广泛用于工业、农业、医药、军事、航天等多个领域。

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，机器视觉系统是指通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号。

集成学习：将多个模型的预测结果进行组合，如投票、平均等方式，以提高模型的泛化能力。交叉验证：将数据集划分为多个子集，使用不同的子集进行训练和验证，以评估模型的性能和稳定性。超参数调优：通过网格搜索、随机搜索等方法，调整模型的超参数，以找到最佳的模型配置。

训练和测试数据均表现不佳。模型结构简单，可能参数不足。解决欠拟合的方法包括：提升模型复杂度：如增加多项式次数或深度。增加特征：挖掘数据潜在信息，改善模型表现。调整正则化：适度降低正则化强度，使模型更灵活。调整超参数：精细调校，提升模型性能。更多数据：提供更多信息，改善模型拟合。

AutoML是一个涵盖BO、神经结构搜索（NAS）以及工程实践的广泛概念，其目标是让无机器学习经验的用户能够使用平台来构建、训练和使用机器学习模型。BO作为AutoML中的超参数调节技术，与人工调参、网格搜索和随机搜索并列，其核心在于利用先验信息（prior）进行优化。

我们以机器学习当中的调参过程来进行实践，有三种方式可供选择。

关于机器学习方式参数如何设置，以及的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。