刷比赛利器，感谢分享的人。 摘要 最近打各种比赛，在这里分享一些General Model，稍微改改就能用的 环境： python 3.5.2 XGBoost调参大全： http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/52665396 XGBoost 官方API： http://xgboost.readthedocs.io/en

在大多数时间序列预测中，尽管有Prophet和NeuralProphet等方便的工具，但是了解基于树的模型仍然具有很高的价值。尤其是在监督学习模型中，仅仅使用单变量时间序列似乎信息有限，预测也比较困难。因此，为了生成足够的特征，需要采取一些方法，例如创建大量的滞后变量。此外，关于预测目标值，也要用过去的项来预测未来的项，而且需要决定是一步领先还是多步领先。 从单变量时间序列中创建

本文名字叫做贝叶斯优化实战~~就说明我不会在这里讲它的理论知识。因为我还没看懂。。。 不过用起来是真的舒服，真是好用的不行呢~ 开始本文之前，我先说一下我目前用到的调参的手段。 1.网格搜索与随机搜索： 图来自：https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/9866764.html 我们都知道神经网络训练是由许多超参数决定的，例如网络深度，学习率，卷积核大小等等。所

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常用的调参方式和工具包 常用的调参方式包括网格搜索(Grid Search)、**随机搜索(Random Search)和贝叶斯优化(Bayesian Optimization)**等。 工具包方面，Scikit-learn提供了GridSearchCV和RandomizedSearchCV等用于网格搜索和随机搜索的工具。另外，有一些专门用于超参数优化的工具包，如Optuna、Hypero

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XGBoost的decision tree用的是pre-sorted based的算法，也就是在tree building之前对各维特征先排序，代表性的算法是SLIQ和SPRINT。SLIQ和SPRINT算法的特点决定了树生长的方式是level-wise(breadth-first)的。 而LightGBM的decision tree是histogram based的算法，也就是先将特征离散化，

XGBoost的decision tree用的是pre-sorted based的算法，也就是在tree building之前对各维特征先排序，代表性的算法是SLIQ和SPRINT。SLIQ和SPRINT算法的特点决定了树生长的方式是level-wise(breadth-first)的。 而LightGBM的decision tree是histogram based的算法，也就是先将特征离散化，

1. 引入 写好的python代码和模型，如果需要做到离线部署、运行，就必须要将代码和模型打包为可独立运行的可执行文件。 使用pyinstaller就能做到这个，相同的代码，在windows上运行就能打包为exe，在linux上运行就能打包为elf。 打包的过程是怎么样？有哪些不同的打包方式？各有什么优缺点呢？ 2. 打包过程：生成多个文件 假设我们的项目有3个文件组成： main.py