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：sklearn-GBDT 调参
.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的可选择项并不相同。这些参数中，我们把重要参数分为两类，第一类是Boosting框架的重要参数，第二类是弱学习器即CA ...
2018-07-04 17:46 0 1241 推荐指数：
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