原文:22(4).模型融合---Xgboost

一 简介 全称:eXtreme Gradient Boosting 作者:陈天奇 基础:GBDT 所属:boosting迭代型 树类算法 适用范围:回归,分类,排序 xgboost工具包:sklearn xgboost链接 xgboost工具包 中文 链接 xgboost工具包 英文 链接 论文链接 项目地址 ppt 优点: 显示的把树模型复杂度作为正则项加到优化目标中。 公式推导中用到了二阶导数 ...

2019-03-02 09:45 0 1068 推荐指数:

查看详情

22(6).模型融合---LightGBM

一、LightGBM简介: 所属:boosting迭代型、树类算法 适用范围:回归/分类/排序 LightGBM工具包:lightGBM英文文档 | lightGBM中文文档 论文 ...

Sat Mar 09 17:49:00 CST 2019 1 1171
模型融合---Xgboost调参总结

一、xgboost简介: 全称:eXtreme Gradient Boosting 作者:陈天奇(华盛顿大学博士) 基础:GBDT 所属:boosting迭代型、树类算法。 适用范围:分类、回归 优点:速度快、效果好、能处理大规模数据、支持多种语言、支持自定义损失函数 ...

Tue Mar 26 02:44:00 CST 2019 0 2961
模型融合

本文包括常见的模型融合方法、代码链接、进阶的思路。 1.线性加权融合方法 从算法的角度来看,则最常用的是采用加权型的混合推荐技术,即将来自不同推荐算法生成的候选结果及结果的分数,进一步进行组合(Ensemble)加权,生成最终的推荐排序结果。 具体来看,比较原始的加权型的方法 ...

Mon May 07 23:52:00 CST 2018 0 2458
模型融合

一、Voting 模型融合其实也没有想象的那么高大上,从最简单的Voting说起,这也可以说是一种模型融合。假设对于一个二分类问题,有3个基础模型,那么就采取投票制的方法,投票多者确定为最终的分类。 二、Averaging 对于回归问题,一个简单直接的思路是取平均。稍稍改进的方法是进行加权 ...

Tue Jul 02 00:52:00 CST 2019 0 479
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM