原理 说起CTR 预估,逻辑回归模型(Logistic Regression)是当之无愧的核心和基础。即便是在深度学习空前流行的今天,LR 模型仍然凭借其良好的数据基础、可解释性强、轻量级的训练部署要求等优势,拥有大量适用的应用场景。但是(通常但是之前的话都是废话),LR ...
coding: utf from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier import numpy as np from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from sklearn.linear model import LogisticRegression from sklearn ...
2018-08-06 11:54 0 881 推荐指数:
原理 说起CTR 预估,逻辑回归模型(Logistic Regression)是当之无愧的核心和基础。即便是在深度学习空前流行的今天,LR 模型仍然凭借其良好的数据基础、可解释性强、轻量级的训练部署要求等优势,拥有大量适用的应用场景。但是(通常但是之前的话都是废话),LR ...
Preprocess # 通用的预处理框架 import pandas as pd import numpy as np import scipy as sp # 文件读取 def read ...
preprocess Logistic Regression LightGBM 1. 二分类 2.多分类 XGBoost 1. 二分类 处理正负样本不均匀的案例 ...
学习内容: 1.CART树 2.算法原理 3.损失函数 4.分裂结点算法 5.正则化 6.对缺失值处理 7.优缺点 8.应用场景 9.sklearn参数 1.CART树 ...
GBDT与XGB区别 1. 传统GBDT以CART作为基分类器,xgboost还支持线性分类器(gblinear),这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归(分类问题)或者线性回归(回归问题) 2. 传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息 ...
1.CART树 1.1原理 Classification And Regression Tree(CART)是决策树的一种,并且是非常重要的决策树,属于Top Ten Machine ...
xgb和gbdt存在哪些差异 作者:wepon 链接:https://www.zhihu.com/question/41354392/answer/98658997 传统GBDT以CART作为基分类器,xgboost还支持线性分类器,这个时候xgboost相当于带L1和L2 ...
- xgboost 基本方法和默认参数 - 实战经验中调参方法 - 基于实例具体分析 在训练过程中主要用到两个方法:xgboost.train()和xgboost.cv(). xgbo ...