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ngboost

ngboost

自然梯度提升的概率预测Python库

NGBoost是一个基于自然梯度提升的Python库，专注于概率预测。该库构建于Scikit-Learn之上，提供可扩展和模块化的设计，支持多种评分规则、分布和基础学习器。NGBoost适用于回归和分类任务，提供直观的API和丰富的文档。它特别适合需要不确定性估计的机器学习项目，是数据科学领域的实用工具。

NGBoost自然梯度提升概率预测机器学习Python库Github开源项目
访问官网GitHub论文文档

NGBoost：用于概率预测的自然梯度提升

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Python package GitHub Repo Size Github License Code style: black PyPI PyPI Downloads

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ngboost是一个实现自然梯度提升的Python库，如在"NGBoost: Natural Gradient Boosting for Probabilistic Prediction"中所述。它建立在Scikit-Learn之上，旨在在选择适当的评分规则、分布和基础学习器方面实现可扩展和模块化。有关NGBoost基础方法论的教学性介绍可在此幻灯片中找到。

安装

通过pip安装

pip install --upgrade ngboost

通过conda-forge安装

conda install -c conda-forge ngboost

使用

在波士顿房价数据集上进行概率回归示例：

from ngboost import NGBRegressor

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

#加载波士顿房价数据集
data_url = "http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston"
raw_df = pd.read_csv(data_url, sep="\s+", skiprows=22, header=None)
X = np.hstack([raw_df.values[::2, :], raw_df.values[1::2, :2]])
Y = raw_df.values[1::2, 2]

X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2)

ngb = NGBRegressor().fit(X_train, Y_train)
Y_preds = ngb.predict(X_test)
Y_dists = ngb.pred_dist(X_test)

# 测试均方误差
test_MSE = mean_squared_error(Y_preds, Y_test)
print('Test MSE', test_MSE)

# 测试负对数似然
test_NLL = -Y_dists.logpdf(Y_test).mean()
print('Test NLL', test_NLL)

有关可用分布、评分规则、学习器、调优和模型解释的详细信息可在我们的用户指南中找到,其中还包括众多使用示例以及如何向NGBoost添加新分布或分数的信息。

许可

Apache License 2.0。

参考文献

Tony Duan, Anand Avati, Daisy Yi Ding, Khanh K. Thai, Sanjay Basu, Andrew Y. Ng, Alejandro Schuler. 2019. NGBoost: Natural Gradient Boosting for Probabilistic Prediction. arXiv

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