scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结
转：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6143927.html 在梯度提升树(GBDT)原理小结中，我们对GBDT的原理做了总结，本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结，主要会关注调参中的一些要点。 1. ...
原文：scikit-learn的梯度提升算法（Gradient Boosting）使用
前言：本文的目的是记录sklearn包中GBRT的使用，主要是官网各参数的意义 对于理论部分和实际的使用希望在只是给出出处，希望之后有时间能补充完整 摘要： .示例 .模型主要参数 .模型主要属性变量 内容： .示例 gt gt gt import numpy as np gt gt gt from sklearn.metrics import mean squared error gt gt g ...
2016-11-28 13:40 0 4413 推荐指数：
相关推荐
scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结
在梯度提升树(GBDT)原理小结中，我们对GBDT的原理做了总结，本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结，主要会关注调参中的一些要点。 1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中 ...
梯度提升树 Gradient Boosting Decision Tree
Adaboost + CART 用 CART 决策树来作为 Adaboost 的基础学习器 但是问题在于，需要把决策树改成能接收带权样本输入的版本。（need: weighted DTr ...
Scikit-learn使用总结
在机器学习和数据挖掘的应用中，scikit-learn是一个功能强大的python包。在数据量不是过大的情况下，可以解决大部分问题。学习使用scikit-learn的过程中，我自己也在补充着机器学习和数据挖掘的知识。这里根据自己学习sklearn的经验，我做一个总结的笔记。另外，我也想把这篇 ...
scikit-learn 支持向量机算法库使用小结
之前通过一个系列对支持向量机(以下简称SVM)算法的原理做了一个总结，本文从实践的角度对scikit-learn SVM算法库的使用做一个小结。scikit-learn SVM算法库封装了libsvm 和 liblinear 的实现，仅仅重写了算法了接口部分。 1. ...
使用 scikit-learn 实现多类别及多标签分类算法
多类别分类的。但是，当你需要自己修改算法的时候，也是可以使用scikit-learn实现多类别分类的前 ...
scikit-learn 不同聚类算法的比较
scikit-learn 不同聚类算法的比较 （转载scikit-learn官方文档） print( __doc__) import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from ...
梯度提升机（Gradient Boosting Machine）之 LightGBM
，其设计理念是： 单个机器在不牺牲速度的情况下，尽可能使用上更多的数据 多机并行的时候,通信 ...