原文:模型融合---LightGBM调参总结

. 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 max depth 。它的值的设置应该小于 max depth ,否则可能会导致过拟合。 对于非平衡数据集:可以param is unbalance true Bagging参数:bag ...

2019-03-28 17:12 0 2672 推荐指数:

查看详情

模型融合---GBDT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 functio ...

Mon Mar 25 22:24:00 CST 2019 0 1781
模型融合---CatBoost 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 ...

Sat Mar 30 03:14:00 CST 2019 0 2077
模型融合---Xgboost总结

等等。 缺点:算法参数过多,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 ...

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

1. 回归 训练了两个回归器,GBDT和Xgboost,用这两个回归器做stacking 使用之前已经调好的训练器 gbdt_nxf = GradientBoostingRegressor(learning_rate=0.06,n_estimators=250 ...

Tue Mar 26 04:07:00 CST 2019 0 1229
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 论文链接 优点: 基于Histogram的决策树算法 带深度限制 ...

Sat Mar 09 17:49:00 CST 2019 1 1171
LightGBM笔记

LightGBM。该算法在不降低准确率的前提下,速度提升了10倍左右,占用内存下降了3倍左右。Lig ...

Thu Aug 29 01:07:00 CST 2019 0 655
深度学习模型总结

大部分内容参考自《Machine Learning Yearning》 Bias 和 Variance 偏差(bias)是指算法在训练集上的偏差,也就是错误率,错误越大偏差越大,欠拟合 ...

Sat Aug 28 04:56:00 CST 2021 0 128
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM