模型融合---CatBoost 调参总结
待添加，先占个坑 一、参数速查 1.通用参数 2.性能参数 3.处理单元设置 二、分类 三、回归 ...
原文：模型融合---GBDT调参总结
一 GBDT类库弱学习器参数 参数分为三类第一类：Miscellaneous Parameters: Other parameters for overall functioning. 没啥用第二类：Boosting Parameters: These affect the boosting operation in the model.n estimators 最大弱学习器的个数，太小欠拟合，太 ...
2019-03-25 14:24 0 1781 推荐指数：
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等等。 缺点：算法参数过多，调参负责，对原理不清楚的很难使用好XGBoost。不适合处理超高维特征数 ...
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1. 回归 训练了两个回归器，GBDT和Xgboost，用这两个回归器做stacking 使用之前已经调好参的训练器 gbdt_nxf = GradientBoostingRegressor(learning_rate=0.06,n_estimators=250 ...
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二分类GBDT调参过程： Aarshay Jain对Gradient Tree Boosting总结了一套调参方法，如何衡量参数对整体模型性能的影响力呢？基于经验，Aarshay提出他的见解：“最大叶节点数”（max_leaf_nodes）和“最大树深度”（max_depth）对整体模型性能 ...
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前言 本来应该是年后就要写的一篇博客，因为考完试后忙了一段时间课设和实验，然后回家后又在摸鱼，就一直没开动。趁着这段时间只能呆在家里来把这些博客补上。在之前的文章中介绍了 Random Forest 和 AdaBoost，这篇文章将介绍介绍在数据挖掘竞赛中，最常用的算法之一 —— GBDT ...
sklearn-GBDT 调参
1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中，GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类， 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类。两者的参数类型完全相同，当然有些参数比如损失函数loss ...