原文:gbdt调参的小结

关键部分转自http: www.cnblogs.com pinard p .html 第一次知道网格搜索这个方法,不知道在工业中是不是用这种方式 .首先从步长和迭代次数入手,选择一个较大的步长,和较小的迭代次数。可以将步长设置为 . ,迭代次数从 网格搜索。 .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 samples split进行网格搜索,最大 ...

2017-03-27 11:40 0 4203 推荐指数:

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scikit-learn 梯度提升树(GBDT)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,主要会关注中的一些要点。 1. ...

Tue Dec 20 18:32:00 CST 2016 5 55245
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Sat Dec 10 01:17:00 CST 2016 91 72399
gbdt过程

二分类GBDT过程: Aarshay Jain对Gradient Tree Boosting总结了一套方法,如何衡量参数对整体模型性能的影响力呢?基于经验,Aarshay提出他的见解:“最大叶节点数”(max_leaf_nodes)和“最大树深度”(max_depth)对整体模型性能 ...

Wed Dec 20 02:11:00 CST 2017 0 2377
sklearn-GBDT

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rf小结

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Tue Mar 28 00:06:00 CST 2017 0 2095
模型融合---GBDT总结

一、GBDT类库弱学习器参数 参数分为三类 第一类:Miscellaneous Parameters: Other parameters for overall functioning. 没啥用 第二类:Boosting Parameters: These affect ...

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scikit-learn随机森林小结

    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的注意事项,以及和GBDT的异同点。 1. scikit-learn随机森林类库概述 ...

Mon Dec 12 05:23:00 CST 2016 132 91008
 
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