目录:keycap_0: 前言:keycap_0:.:keycap_1: 赛题重述:keycap_0:.:keycap_2: 数据集概述:keycap_1: 数据处理:keycap_2: 线性回归:keycap_2:.:keycap_1: 简单建模:keycap_2:.:keycap_2: 处理长尾分布:keycap_3: 五折交叉验证¶（`cross_val_score`）:keycap_3:.:keycap_1: `cross_val_score`相应函数的应用:keycap_3:.:keycap_2: 考虑真实世界限制:keycap_3:.:keycap_3: 绘制学习率曲线与验证曲线¶:keycap_4: 多种模型对比:keycap_4:.:keycap_1: 线性模型 & 嵌入式特征选择:keycap_4:.:keycap_1:.:keycap_1: `LinearRegression`，`Ridge`，`Lasso`方法的运行:keycap_4:.:keycap_1:.:keycap_2: 三种方法的对比:keycap_4:.:keycap_2: 非线性模型:keycap_
2021-12-09 23:01:08
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STM32编程利用L298N驱动直流有刷电机上位机PID位置环调试
2021-11-29 16:01:47
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IJCAI-18 阿里妈妈搜索广告转化预测亚军解决方案
-1 赛题介绍
-2 数据下载
初赛数据链接：https://share.weiyun.com/56y91Fx 密码：89kry5
复赛数据链接：https://share.weiyun.com/5HRPNUU 密码：qrs04d
-3 file文件中包含
特征重要性，特征群线下测试结果，比赛攻略，答辩ppt
-4 代码讲解
2021-11-28 16:48:50
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19. R语言_ggplot2_点阵图dotplot绘制方法及调参汇总.pdf
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14. R——ggplot2_抖动点图dotplot绘制调参方法汇总.pdf
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微软自动调参工具 NNI 使用事例教程源码，基于pytorch1.7.1
2021-11-11 16:13:36
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目录减少数据在内存中占用的空间线性回归 & 五折交叉验证 & 模拟真实业务情况简单建模五折交叉验证事实上,五折交叉验证在某些与时间相关的数据集上反而反映了不真实的情况绘制学习率曲线与验证曲线嵌入式特征选择 – 大部分情况下都是用嵌入式做特征选择# 我们看下三种模型的效果对比:线性回归; 加入了L1的Lasso回归; 加入了L2的岭回归
减少数据在内存中占用的空间
def reduce_mem_usage(df):
""" iterate through all the columns of a dataframe and modify the data type
to
2021-11-01 21:35:58
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随机森林实现及调参一、R语言方法一、手动调参方法二、网格调参二、python
注：本博客数据仍采用决策树调参的泰坦尼克号数据，前奏(数据预处理)请参考☞
决策树R&Python调参对比☜
一、R语言
方法一、手动调参
PS.仅使用常规包：randomForest和循环编写。
1-建模
set.seed(6)
rf <- randomForest(Survived~.,data=train,ntree=100)
y_pred <- predict(rf,test)
A <- as.matrix(table(y_pred,test$Survived))
acc <- sum(diag(A))/su
2021-10-30 10:21:43
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