A Visual Guide to Tuning Gradient Boosted Trees
简介我以前的帖子查看了沼泽标准的决策树和随机森林的奇迹。现在，为了完成三胞胎，我将在视觉上探索渐变的树木！有许多梯度提升的树库，包括XGBoost，Catboost和LightGBM。但是，为此，我将使用Sklearn的一个。为什么？仅仅是因为，比较[…]帖子的视觉指南，首先出现在数据科学方面。
MultiTox: A sequence-based stacked ensemble model for multiclass protein toxin classification
多毒素：一种基于序列的堆叠集合模型，用于多类蛋白毒素分类，以示意毒素蛋白的结构和功能多样性对于阐明大分子分子行为，机械变异性和结构驱动的生物活性至关重要。传统方法主要集中于二进制毒性预测，从而有限地解决了不同的毒素作用模式。在这里，我们提出了基于分子的作用模式：神经毒素，细胞毒素，血状毒素和肠毒素的分类的多毒素，用于分类毒素蛋白的合奏堆叠框架。我们策划了24,756种蛋白质（20,361毒素和4395个非毒素）的综合数据集，并提取了编码进化，结构和生物化学特征的高维ESM-2嵌入。两层堆叠框架集成了LGBM，MLP，ET，KNN和QDA作为基本分类器，XGBoost作为元分类器。 Multit
Marginal Effect of Hyperparameter Tuning with XGBoost
揭开贝叶斯高参数优化和比较超参数调谐范例的范式XGBoost的高参数调谐后边际效应首先出现在迈向数据科学。
