模型融合---GBDT调参总结
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原文：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据。 项目地址：https: gi ...
2019-03-25 18:44 0 2961 推荐指数：
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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 ...
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常规参数General Parameters booster[default=gbtree]:选择基分类器，可以是：gbtree,gblinear或者dart。gbtree和draf基于树模型，而gblinear基于线性模型。 slient[default=0]：是否有运行信息输出 ...