1.机器学习的的代码特征重要性究竟是怎么算的
2.如何在Mac OSX上安装xgboost
3.Apple M1的AI环境搭建
4.如何在Mac上安装xgboost
5.推荐收藏! 38 个 Python 数据科学顶级库！
6.XGBoost源码解读

机器学习的特征重要性究竟是怎么算的

       了解主流机器学习模型计算特征重要性的过程。常用算法包括xgboost、的代码gbdt、源码s源randomforest、的代码tree等，源码s源8方源码资源它们都能输出特征的的代码重要性评分。本文将重点阐述xgboost和gbdt特征重要性计算方法。源码s源

       xgboost计算特征重要性涉及到复杂的的代码过程。在xgboost R API文档中能找到部分解释。源码s源在Python代码中，的代码通过get_dump获取树规则，源码s源规则描述了特征在决策树中的的代码使用情况。然而，源码s源原始的的代码get_score方法输出的仅为统计值，包含权重、增益和覆盖度，未转换为百分比形式，这还不是真正的特征重要性得分。在xgboost的sklearn API中，feature_importance_方法对重要性统计量进行归一化处理，将之转换为百分比形式，计算分母为所有特征的重要性统计量之和。默认情况下，xgboost sklearn API计算重要性时使用importance_type="gain"，而原始get_score方法使用importance_type="weight"。

       对于gbdt，首先查找BaseGradientBoosting类，得到feature_importances_方法的源码。进一步追踪至tree模块，发现特征重要性来源于tree_.compute_feature_importances()方法。关于gbdt评估特征重要性的标准，存在疑问：它是依据分裂前后节点的impurity减少量进行评估。impurity的计算标准取决于节点的分裂标准，如MSE或MAE，具体在_criterion.pyx脚本中有所说明。gbdt中的树都是回归树，因此计算impurity的标准适用于该类问题。

如何在Mac OSX上安装xgboost

       1. Mac OSX系统一般自带python，打开终端输入python即可写python代码，所以python环境已经具备了。

       2.安装 Homebrew ,钱包生活源码 类似于ubuntu中的apt-get和centos中的yum，是OSX里面的一个非常有用软件安装工具。

       /usr/bin/ruby -e "$（curl -fsSL /Homebrew/install/master/install）"

       ç›´æŽ¥å°†ä¸Šè¿°ä»£ç ç²˜è´´è‡³ç»ˆç«¯å³å¯å®‰è£…。（安装这个软件的目的在于更新gcc版本，因为官方文档中说只有最新的gcc版本才能使xgboost支持多线程）

       3.安装最新版本的gcc （gcc-6）

       brew install gcc --without-multilib

       è¿™æ­¥æ¯”较耗时，用了将近1小时。

       4.从git上下载源码

       cd进入你想要安装的目录，然后输入下面的代码。（我是直接在打开终端的目录）

       git clone --recursive /dmlc/xgboost

Apple M1的AI环境搭建

       首先，搭建Apple M1的AI环境，Python3.9作为基础，考虑到M1的ARM架构，Anaconda不再适用，转而选择Miniforge3。必需的库有Tensorflow、xgboost、Lightgbm、Numpy、Pandas、Matplotlib和NGBoost等。由于是Python3.9，部分库可能无法正常使用。

       Homebrew，作为Mac的包管理工具，对于ARM架构的支持已经到位。如果有X版本的Homebrew，需先卸载，然后通过Homebrew的ARM版本进行安装。安装后，Homebrew会提示设置环境变量，推荐执行相应操作以确保环境配置。

       在bash shell下，记得source ~/.zprofile。对于X版本的Homebrew，虽然安装后未提示添加环境变量，但同样需要手动管理。

       为了优化软件源，可以考虑设置中科大源或清华大学源，如果需要更多选择，可以查看Homebrew的其他设置。对于cask，由于GitHub API访问限制，可能需要申请Api Token。

       接下来，下载并安装Miniforge3的arm版本，安装过程中会询问是否添加conda init到~/.zshrc。安装完成后，工匠家 源码可以创建一个专为Tensorflow学习的虚拟环境。

       Tensorflow的安装方式有两种，一是默认安装，Apple已优化支持；二是通过environment.yml预先配置。在tf环境内，可以测试安装是否成功。

       对于Lightgbm，编译安装是较为可靠的方法，通过brew安装并设置编译环境。至于Numpy，通常会在Tensorflow安装时自动安装，其他库如Pandas、Matplotlib和NGBoost，可以通过conda或pip进行安装。

       注意，可能遇到的库问题，如OpenCV、Dlib等，需自行下载源码编译。在整个过程中，遇到问题时，Google搜索和官方文档是不可或缺的参考资源。

       最后，值得注意的是相关教程和指南，如TensorFlow-macos、Run xgboost on Mac、加速Mac上的TensorFlow性能等，这些都能提供具体步骤和帮助，确保在M1芯片Mac上顺利搭建AI环境。

如何在Mac上安装xgboost

       1. Mac OSX系统般自带python打终端输入python即写python代码所python环境已经具备

       2.安装 Homebrew , 类似于ubuntuapt-getcentosyumOSX面非用软件安装工具

       /usr/bin/ruby -e "$（curl -fsSL ）"

       ç›´æŽ¥è¿°ä»£ç ç²˜è´´è‡³ç»ˆç«¯å³å®‰è£…（安装软件目于更新gcc版本官文档说新gcc版本才能使xgboost支持线程）

       3.安装新版本gcc （gcc-6）

       brew install gcc --without-multilib

       æ­¥æ¯”较耗用近1

       4.git载源码

       cd进入想要安装目录输入面代码（我直接打终端目录）

       git clone --recursive

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XGBoost源码解读

       前言

       XGBoost是一代神器，其推理逻辑独树一帜，与Glove等相似，皆以思考出发，推导出理想结果。高斯正是这种思维的典范，XGBoost的代码实现也异常精妙，本文尝试将两者相结合，供您参考。

       高斯的做法

       优化目标设定，以均值为目标函数的导数为零。利用线性假设推导目标函数，进而优化以误差平方项为出发点。

       进一步，高斯将误差目标公式推广到参数求解中，实现优化。

       Glove的做法

       通过log-bilinear models, LBL启发，寻找满足概率约束的目标表达式，并推导出指数函数，从而实现类似LSA的因子分解。

       引入优化权重函数，最终实现最大似然估计。

       XGBoost的做法

       引入Stagewise限制，目标为找到最优的叶子节点，以最佳方式拆分，优化损失。

       通过泰勒展开，结合叶子节点权重假设，推导出目标公式。

       基于贪心算法，实现树的生长。

       代码解读

       从命令行入口开始，核心代码框架包括数据加载、初始化、循环训练与模型保存。训练过程包括计算样本预测结果、一阶和二阶梯度计算以及Boost操作。

       DoBoost实现GBLine和GBTree两种方式，提供GradientBooster核心函数，如DoBoost、PredictLeaf、PredictBatch等。

       默认采用GBTree，对于线性部分，效果难与非线性分类器相比。

       代码基本框架集成了DMLC的注册使用机制，插件式管理实现更新机制。

       实现精准和近似算法，主要关注ColMaker更新实现。在GBTree的DoBoost中，生成并发新树，更新ColMaker和TreePruner。

       ColMaker实现包括Builder与EnumerateSplit，最终依赖于TreeEvaluator的SplitEvaluator。

       SplitEvaluator实现树的分拆，对应论文中的相关函数，包括Gain计算、权重计算、单个叶子节点Gain计算与最终损失变化。

       本文仅作为案例介绍，XGBoost在近似计算、GPU计算与分布式计算方面也极具亮点。

       小结

       本文通过对比分析高斯、Glove与XGBoost的优化策略，展示了研究与工程结合的实践，强调在追求性能的同时，不能忽视效果的重要性。

Ray使用教程（一）：基本用法

       Ray是一个高效且功能丰富的分布式机器学习框架，旨在降低大规模机器学习的门槛。它拥有一系列模块，包括Ray Core、Ray Data、Ray Train、Ray Tune、Ray Serve、Ray RLlib和Ray AIR，为人工智能领域的科研人员和工程师提供支持。

       Ray的生态位高于TensorFlow和PyTorch等深度学习框架，用于神经网络训练。通过pip命令轻松安装Ray，不同命令可安装不同库，确保安装覆盖所有功能需执行“pip install -U "ray[all]"”。Ray兼容多种操作系统和Python版本，支持从源码到Docker的安装方式。

       本教程将详细介绍Ray的安装和每个模块的基本用法，以版本2.4.0为例。首先了解Ray Core的基本分布式能力，初始化Ray后，通过装饰器控制函数或类的并行/分布式执行。

       接下来是Ray AIR（AI Runtime），它提供一个集成的API，简化了数据处理和模型训练的过程。使用xgboost时，注意配置环境以兼容Windows系统。该模块通过读取数据、预处理、定义模型和训练等步骤实现高效学习。

       Ray Train模块提供与PyTorch类似的API接口，简化了分布式训练的实现。输出结果展示了训练过程的可视化和性能指标。

       Ray Tune模块用于超参数搜索，通过定义搜索空间和目标函数，实现自动化优化。结果输出展示了搜索过程和最佳参数设置。

       Ray RLlib专注于强化学习领域，通过定义配置文件和训练算法，实现智能决策系统的构建。输出结果反映了算法的训练效果和性能指标。

       为了便于学习和实践，所有示例代码已整合至开源仓库：github.com/OpenRL-Lab/R...

       此教程仅为Ray的入门指南，后续将深入探索Ray Core、Ray RLlib、Ray AIR等模块的高级用法，并持续更新到GitHub仓库中。