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我最近遵循了一个教程，创建了一种检测信用卡欺诈的算法。所有的模型都运行得很好，我知道如何构建它们；但是，我到底如何利用这些信息并将其转换为明确的答案？按照相同的示例，假设我为我的工作编写了这段代码，那么我如何获取真实的信用卡数据并使用此算法对其进行筛选？我真的想在运行这些模型和从真实数据中生成有用的输出之间建立联系。rpart.plot(decisionTree_mo
浏览 0提问于2020-03-04得票数 0
我试图理解GBM和XGBOOST之间的关键区别。我试着搜索它，但是找不到任何好的答案来解释这两种算法之间的区别，以及为什么xgboost几乎总是比GBM表现得更好。是什么让XGBOOST这么快？
浏览 0修改于2019-06-05得票数 81
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我正在尝试使用h2o来训练决策树模型。我知道在h2o中不存在用于决策树的特定库。gbmParams.trainingFrame = H2oApi.stringToFrameKey("train");
gbmParams.validationFrame =
浏览 13提问于2018-08-29得票数 0
我正在使用梯度助推机(GBM)算法进行信用风险建模，在对违约概率(PD)进行预测时，即使我的代码中有set.seed(1234)，每次运行时我也会得到不同的PD。# summarizing the modelmodel_gbm<-train(trainSet[,predictors],trainSet[,outcomeName],method='gbm'
浏览 1修改于2019-03-14得票数 1
同时，gbm()在处理数据量方面没有问题。根据文献资料，blackboost算法与gbm算法是一致的。("")
gbm有一个次抽样策略(由"bag.fraction“参数设置)，它似乎没有在blackboost中实现，影响内存的使用gbm使用CART函数来构建树，而blackboost使用的是ctree，它似乎占用了大量内存()。我想使用mboost中可用的AUC()丢失函数，但不使用<
浏览 1修改于2017-05-23得票数 6
默认情况下，增强回归树(包gbm)的R实现如何处理预测变量的缺失值？它们被归罪了吗?如果是，根据哪种算法？
我的问题背景:我几乎在一年前做了分析，我使用了Elith等人提供的脚本。2008 (增强回归树工作指南，Journal of Animal Ecology 77,802-813)以调用gbm。我现在意识到我有一些预测变量的NAs，我想知道增强的回归树是如何处理它们的。浏览各种手册和论文，我发现像“增强回归树可以容纳缺失值”之类的语句，但我找不到gbm对缺失值所做的准确描述。分析本身没有问题，所以gbm</em
浏览 1修改于2013-09-06得票数 7
我看到H2O DAI会自动为数据集选择优化算法。我听说来自其他平台(如SAS Viya)的MLI (机器学习解释)的内容取决于它使用的算法。例如，LOCO不适用于GBM等(当然，这只是一个纯粹的假设示例)。
这和H2O DriverlessAI一样吗？或者它总是显示相同的MLI菜单，而不管它使用的算法是什么？
浏览 0修改于2018-09-28得票数 0
我是H2O DAI的一名新手，我认为它很棒。我已经用小样本CSV数据运行了几个实验，我看到大多数时间都使用了GLM和GBM。还有一个问题:有没有办法让我选择手动使用哪种算法？
浏览 0修改于2018-09-28得票数 0
算法GBM算法(如XGBoost或LightGBM )如何处理NaN值？我知道他们学习如何用其他值替换NaN值，但我的问题是:他们是如何准确地做到这一点的？
浏览 0修改于2020-07-10得票数 10
我尝试了不同的不同模型，发现boosting算法(即xgboost，catboost，lightgbm)在大数据set.here上执行得很好gbm = lgb.LGBMRegressoreval_set=[(x_test, y_test)], early_stopping_rounds=10)
y_pred = gbm.predict(x_test, num_iteration=gbm<
浏览 3提问于2018-06-05得票数 0
所使用的建模算法是h2o.gbm和h2o.download_mojo(gbm_model,get_genmodel_jar = T) 我正在努力研究，发现了更多有类似问题的帖子，但没有解决方案： Reproducepredictions with MOJO file of a H2O GBM model GLM model: h2o.predict gives very different results depending(poc_test)
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浏览 19修改于2019-12-12得票数 1
这里有一些实际问题：function (grid) loop <- plyr::ddply(grid, c("shrinkage", "interaction.depth",我只想
浏览 6修改于2018-08-27得票数 2
我一直致力于获得一个引导置信区间周围产生的梯度增强机器学习算法的AUCs，并有一个连续的结果。下面是需要重复至少200次的代码：
BS1<-cbind (NormedSurvival, BS1)
#f
浏览 2修改于2016-10-09得票数 0
使用AutoML (来自H2O)是否可以只使用Word2Vec算法，并尝试不同的参数值，以找出哪些参数设置为我的数据集提供了最准确的向量？因此，我不希望AutoML将DeepLearning、GBM等算法应用到我的数据集。只有Word2Vec算法…我该怎么做？
到目前为止，我只用H2O构建了一个word2vec模型。我想用AutoML测试Word2Vec的超参数的不同设置，以评估哪些设置是最佳的……
浏览 1提问于2019-03-26得票数 0
我正在研究经典的Iris数据集上的一些ML算法。., method = "gbm") 我的问题是，像gbm这样的复杂方法会显示迭代文本信息ValidDeviance StepSize Improve 2suppressMessages(model_glm &l
浏览 25修改于2020-06-23得票数 2
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有人能指出特征选择和聚类以及降维算法之间的区别吗？聚类帮助我们指出哪些变量簇清楚地定义了输出。这与降维算法不一样吗？特征选择+聚类不是和降维算法一样吗？
浏览 4提问于2015-10-27得票数 0
对于R是否有促进不同算法的包？例如，随机森林和神经网络。据我所知，包ada和gbm只能提升决策树。
谢谢。
浏览 5修改于2013-06-05得票数 3
我的代码如下
gbm.fit.hex = h2o.gbm(x= xcols , y =1865 , training_frame = tr.hex , distribution = "bernoulli", model_id = "gbm.model" , key = "gbm.model.key" , ntrees = gbm.trees , max_depth =gbm.de
浏览 0提问于2015-09-05得票数 0
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我的大多数自变量(特性)都有缺失值，这对于R中的gbm来说应该没问题。caret中的gbm算法要求您指定超参数(n.trees、shrinkage、interaction.depth、n.minobsinnode等)的值。(as.data.frame(datan[, -which(n_na > 0.8*n | n_unique < 2)]))library(gbm所以发生的情况是，当算法采样数据进行交叉验证时，一个或
浏览 2修改于2016-09-29得票数 0
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