xgboost的遗传算法调参
遗传算法适应度的选择： 机器学习的适应度可以是任何性能指标 —准确度，精确度，召回率，F1分数等等。根据适应度值，我们选择表现最佳的父母（“适者生存”），作为幸存的种群。 交配： 存活下来的群体中的父母将通过交配产生后代，使用两个步骤的组合:交叉/重组和突变。 交叉：交配父母的基因(参数 ...
原文：遗传算法调参
遗传算法 Genetic algorithm 遵循适者生存 优胜劣汰的法则，即寻优过程中保留有用的，去除无用的。在科学和生产实践中表现为在所有可能的解决方法中找出最符合该问题所要求的条件的解决方法，即找出一个最优解。 遗传算法有 个参数需要提前设定，一般在以下范围内进行设置： 群体大小： 遗传算法的终止进化代数： 交叉概率： . . 变异概率： . . 算法参数的设计原则 .种群初始化 初始的种群 ...
2018-10-11 15:37 0 6682 推荐指数：
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