xgboost的predict接口输出问题以及相关参数的探究(evals、evals_result、verbose_eval、pred_leaf、pred_contribs)、利用gbdt进行特征组合问题(gbdt+lr)
） 4.利用gbdt进行特征组合问题(gbdt+lr) 二、导入验证数据，验证问题 针对问题1 ...
原文：特征组合之 XGBoost + LR
一 特征组合 广告点击率预估 推荐系统等业务场景涉及到的特征通常都是高维 稀疏的，并且样本量巨大，模型通常采用速度较快的LR，然而LR算法学习能力有限，因此要想得到好的预测结果，需要前期做大量的特征工程，工程师通常需要花费大量精力去筛选特征 做特征与处理，即便这样，最终的效果提升可能非常有限。 树模型算法天然具有特征筛选的功能，其通过熵 信息增益 基尼指数等方法，在每次分裂时选取最优的分裂节点。因 ...
2019-05-21 09:35 0 2822 推荐指数：
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