gbdt调参过程
二分类GBDT调参过程： Aarshay Jain对Gradient Tree Boosting总结了一套调参方法，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 ...
原文：xgboost/gbdt在调参时为什么树的深度很少就能达到很高的精度？
问题： 用xgboost gbdt在在调参的时候把树的最大深度调成 就有很高的精度了。但是用DecisionTree RandomForest的时候需要把树的深度调到 或更高。用RandomForest所需要的树的深度和DecisionTree一样我能理解，因为它是用bagging的方法把DecisionTree组合在一起，相当于做了多次DecisionTree一样。但是xgboost gbdt ...
2017-07-16 17:39 0 1169 推荐指数：
相关推荐
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. ...
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 ...
gbdt调参的小结
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 ...
xgboost调参
The overall parameters have been divided into 3 categories by XGBoost authors: General Parameters: Guide the overall functioning Booster ...
xgboost调参指南
python机器学习-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_cam ...
xgboost参数及调参
常规参数General Parameters booster[default=gbtree]:选择基分类器，可以是：gbtree,gblinear或者dart。gbtree和draf基于树模型，而gblinear基于线性模型。 slient[default=0]：是否有运行信息输出 ...
xgboost 调参参考
XGBoost的参数 XGBoost的作者把所有的参数分成了三类： 1、通用参数：宏观函数控制。 2、Booster参数：控制每一步的booster(tree/regression)。 3、学习目标参数：控制训练目标的表现。 ---------------------- 分别 ...