谈谈模型融合之一 —— 集成学习与 AdaBoost
前言 前面的文章中介绍了决策树以及其它一些算法，但是，会发现，有时候使用使用这些算法并不能达到特别好的效果。于是乎就有了集成学习（Ensemble Learning），通过构建多个学习器一起结合来完成具体的学习任务。这篇文章将介绍集成学习，以及其中的一种算法 AdaBoost。 集成学习 ...
原文：模型融合---Adaboost总结简洁版
一 简介 这个方法主要涉及到 个权重集合： 样本的权重集合每个样本都对应一个权重。 在构建第一个弱模型之前，所有的训练样本的权重是一样的。第一个模型完成后，要加大那些被这个模型错误分类 分类问题 或者说预测真实差值较大 回归问题 的样本的权重。依次迭代，最终构建多个弱模型。每个弱模型所对应的训练数据集样本是一样的，只是数据集中的样本权重是不一样的。弱模型的权重集合得到的每个弱模型都对应一个权重。精 ...
2019-06-14 17:36 0 422 推荐指数：
相关推荐
模型融合方法总结
_ 模型融合方法学习总结 一般来说，通过融合多个不同的模型，可能提升机器学习的性能，这一方法在各种机器学习比赛中广泛应用，比如在kaggle上的otto产品分类挑战赛①中取得冠军和亚军成绩的模型都是融合了1000+模型的“庞然大物”。 常见的集成学习&模型融合 ...
融合模型Stacking：Catboost、Xgboost、LightGBM、Adaboost、RF etc
python风控评分卡建模和风控常识(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=100521400 ...
AdaBoost 和 Real Adaboost 总结
AdaBoost 和 Real Adaboost 总结 AdaBoost Real AdaBoost AdaBoost AdaBoost, Adaptive Boosting(自适应增强), 是一种集成学习 ...
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 ...
模型融合---Stacking调参总结
1. 回归 训练了两个回归器，GBDT和Xgboost，用这两个回归器做stacking 使用之前已经调好参的训练器 gbdt_nxf = GradientBoostingRegresso ...
模型融合---LightGBM调参总结
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 ...
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 functio ...