LGBM、XGB、SVC、MLP和LR

LGBM（LightGBM）是一个基于梯度提升决策树的机器学习算法，它具有高效性和准确性，并且能够处理大规模数据集。它采用了基于直方图的算法来加速训练过程，并且支持并行训练和稀疏特征。LGBM在各种任务中表现出色，如分类、回归和排序。

XGB（XGBoost）也是一种梯度提升决策树算法，类似于LGBM，它也具有高效性和准确性。XGB使用了一种正则化技术来避免过拟合，并且支持并行训练和特征重要性评估。XGB在许多机器学习竞赛中取得了优异的成绩。

SVC（支持向量机）是一种经典的监督学习算法，用于分类和回归任务。SVC通过在特征空间中构建超平面来进行分类，使得不同类别的样本尽可能地被分开。SVC可以处理非线性问题，并且可以使用核函数来引入非线性映射。

MLP（多层感知器）是一种基于人工神经网络的机器学习算法。它由多个神经元组成的层次结构组成，每个神经元都与前一层的所有神经元相连。MLP具有强大的非线性建模能力，在各种任务中都有很好的表现，如分类、回归和模式识别。

LR（逻辑回归）是一种广义线性模型，用于处理二分类问题。LR通过将线性回归模型的输出转换为概率来进行分类。LR使用了一种称为sigmoid函数的激活函数来将线性输出映射到(0,1)之间的概率值。

相关问题

xgb.train和xgb.cv

xgb.train和xgb.cv是XGBoost库中的两个函数，都用于训练和优化梯度提升树模型。xgb.train用于训练模型，xgb.cv用于交叉验证和调参。这些函数可以帮助用户更好地利用XGBoost库来构建高效的机器学习模型。

from xgboost import XGBRegressor tuned_parameters = [{ 'max_depth': range(3,10), 'n_estimators': range(100, 600, 100), 'learning_rate':[0.01] },] # 非GPU xgb= GridSearchCV(estimator=XGBRegressor(), param_grid=tuned_parameters, cv=5) # GPU # xgb= GridSearchCV(estimator=XGBRegressor(tree_method='gpu_hist', gpu_id=0), param_grid=tuned_parameters, cv=5) # 也可以换成lgbm,lgbm比xgboost快很多 # xgb= GridSearchCV(estimator=LGBMRegressor(), param_grid=tuned_parameters, cv=5) xgb.fit(XX_train,YY_train) y_xgb= xgb.predict(XX_test) print ('Optimum epsilon and kernel 1D: ', xgb.best_params_) # evaluate predictions mae = mean_absolute_error(YY_test, y_xgb) mape = mean_absolute_percentage_error(YY_test['BOD'], y_xgb) score = xgb.score(XX_test, YY_test) train_score = xgb.score(XX_train, YY_train) print('MAE: %.3f, MAPE: %.3f, R2_tain: %.3f, R2_test: %.3f' % ((mae,mape,train_score,score)))

这段代码是用来进行XGBoost模型的超参数调优的。首先定义了一些参数的取值范围，然后使用GridSearchCV函数来进行网格搜索，通过交叉验证来选择最佳的参数组合。其中，可以选择使用GPU进行计算以提高速度，也可以选择使用LightGBM模型代替XGBoost模型。最后打印出最佳参数组合，并输出模型在测试集上的MAE、MAPE、R2_train和R2_test等指标。