gbdt调参的小结
关键部分转自http://www.cnblogs.com/pinard/p/6143927.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 1.首先从步长和迭代次数入手，选择 ...
原文：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 对整体模型性能的影响大于 分裂所需最小样本数 min samples split 叶节点最小样本数 min samples l ...
2017-12-19 18:11 0 2377 推荐指数：
相关推荐
sklearn-GBDT 调参
1. 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。两者的参数类型完全相同，当然有些参数比如损失函数loss ...
模型融合---GBDT调参总结
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 ...
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 ...
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6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15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 ...
调参
我们常说调参，但具体调的是什么，在此做一份总结： 超参数是我们控制我们模型结构、功能、效率等的 调节旋钮，具体有哪些呢： 学习率 epoch 迭代次数 隐藏层 激活函数 batch size 优化器，如：Adam，SGD ...
调参
在利用gridseachcv进行调参时，其中关于scoring可以填的参数在SKlearn中没有写清楚，就自己找了下，具体如下： Scoring Function Comment Classification ...