原文:模型融合---CatBoost 调参总结

待添加,先占个坑 一 参数速查 .通用参数 .性能参数 .处理单元设置 二 分类 三 回归 ...

2019-03-29 19:14 0 2077 推荐指数:

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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---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
模型融合---LightGBM总结

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 ...

Fri Mar 29 01:12:00 CST 2019 0 2672
catboost

1. 网格搜索 参考博客:Using Grid Search to Optimise CatBoost Parameters 2. Bayesian方法: 3. 查看参数的importance ...

Thu Apr 09 17:55:00 CST 2020 0 1098
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
 
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