1 参数含义 max_depth: 设置树的最大深度,默认为-1,即不限制最大深度,它用于限制过拟合 num_leave: 单颗树的叶子数目,默认为31 eval_metric: 评价指标,可以用lgb自带的,也可以自定义评价函数, View Code ...
一 XGBoost参数解释 XGBoost的参数一共分为三类: 通用参数:宏观函数控制。 Booster参数:控制每一步的booster tree regression 。booster参数一般可以调控模型的效果和计算代价。我们所说的调参,很这是大程度上都是在调整booster参数。 学习目标参数:控制训练目标的表现。我们对于问题的划分主要体现在学习目标参数上。比如我们要做分类还是回归,做二分类 ...
2018-10-16 16:59 0 730 推荐指数:
1 参数含义 max_depth: 设置树的最大深度,默认为-1,即不限制最大深度,它用于限制过拟合 num_leave: 单颗树的叶子数目,默认为31 eval_metric: 评价指标,可以用lgb自带的,也可以自定义评价函数, View Code ...
- 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(). xgboost.train(params,dtrain,num_boost_round=10,evals ...
转https://blog.csdn.net/ruding/article/details/78328835 简介 当模型没有达到预期效果的时候,XGBoost就是数据科学家的最终武器。XGboo ...
现在的比赛,想要拿到一个好的名次,就一定要进行模型融合,这里总结一下三种基础的模型: - lightgbm:由于现在的比赛数据越来越大,想要获得一个比较高的预测精度,同时又要减少内存占用以及提升训练速 ...
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 ...
一、安装 数据挖掘比赛最常用预测、分类模型:LGB、XGB、CatBoost、NGB、ANN等。 1.lightgbm 微软开源的 lightgbm 越来越流行。 目前比赛数据量越来越大,想要获得一个比较好的预测精度,同时又要减少内存占用以及提升训练速度,lightgbm 是一个不错的选择 ...
目录 一、熵相关内容 1.1 熵的几个相关定义 1.1.1 自信息和熵(单个变量) 1.1.2 联合熵、条件熵和左右熵(多变 ...
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 ...