(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 ...
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 论文链接 优点: 基于Histogram的决策树算法 带深度限制的Leaf wise的叶子生长策略 直方图做差加速 直接支持类别特征 Categorical Feature Cache命中率优化 基于直方图的稀疏特征优化 多线程 ...
2019-03-09 09:49 1 1171 推荐指数:
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1. 参数速查 使用num_leaves,因为LightGBM使用的是leaf-wise的算法,因此在调节树的复杂程度时,使用的是num_leaves而不是max_depth。 大致换算关系:num_leaves = 2^(max_depth)。它的值的设置应该小于 ...
python风控评分卡建模和风控常识(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=100521400 ...
随机 参数随机 模型随机(ID3 ,C4.5) 特征随机 参数随机 模型随机(ID3 ,C4.5 ...
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 ...
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 ...
###基础工具 ###贝叶斯优化模型 ...