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. ...
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。 .scikit learn GBDT类库概述 在sacikit learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类。两者的 ...
2016-12-09 17:17 91 72399 推荐指数:
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. ...
在Bagging与随机森林算法原理小结中,我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF)的原理做了总结。本文就从实践的角度对RF做一个总结。重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项,以及和GBDT调参的异同点。 1. scikit-learn随机森林类库概述 ...
我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF)的原理做了总结。本文就从实践的角度对RF做一个总结。重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项,以及和GBDT调参的异同点。 1. scikit-learn随机森林类库概述 在scikit-learn中,RF的分类类 ...
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: 1.示例 2.模型主要参数 ...
在集成学习之Adaboost算法原理小结中,我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结,本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结。GBDT有很多简称,有GBT ...
在之前博客中,我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结,本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结。GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting ...
scikit-learn 提升决策树参数调节 转:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6143927.html 本文我们对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 ...
找到最合适的迭代次数,对决策树最大深度max_depth和内部节点再划分所需最少样本数min_samp ...