首先声明,LightGBM是针对大规模数据(样本量多,特征多)时,对XGBoost算法进行了一些优化,使得速度有大幅度提高,但由于优化方法得当,而精度没有减少很多或者变化不大,理论上还是一个以精度换速度的目的。如果数据量不大,那就对XGBoost没有什么优势了。 我认为有 ...
本文链接:https: blog.csdn.net linxid article details XGBoost一 API详解xgboost.XGBClassifier . 参数 . . 通用参数:booster gbtree 使用的提升数的种类 gbtree, gblinear or dartsilent True: 训练过程中是否打印日志n jobs : 并行运行的多线程数 . . 提升树参数 ...
2019-09-25 18:37 0 445 推荐指数:
首先声明,LightGBM是针对大规模数据(样本量多,特征多)时,对XGBoost算法进行了一些优化,使得速度有大幅度提高,但由于优化方法得当,而精度没有减少很多或者变化不大,理论上还是一个以精度换速度的目的。如果数据量不大,那就对XGBoost没有什么优势了。 我认为有 ...
sklearn集成方法 bagging 常见变体(按照样本采样方式的不同划分) Pasting:直接从样本集里随机抽取的到训练样本子集 ...
数据集地址 分类:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris 部分数据: 回归:利用sklearn函数直接生成 基于原生LightGBM的分类 首先得安装相关的库:pip install lightgbm ...
sklearn集成方法 集成方法的目的是结合一些基于某些算法训练得到的基学习器来改进其泛化能力和鲁棒性(相对单个的基学习器而言)主流的两种做法分别是: bagging 基本 ...
转载地址:https://blog.csdn.net/u014248127/article/details/79015803 RF,GBDT,XGBoost,lightGBM都属于集成学习(Ensemble Learning),集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善基本学习器的泛化 ...
今天是周末,之前给自己定了一个小目标:每周都要写一篇博客,不管是关于什么内容的都行,关键在于总结和思考,今天我选的主题是梯度提升树的一些方法,主要从这些方法的原理以及实现过程入手讲解这个问题。 本文按照这些方法出现的先后顺序叙述。 GBDT 梯度提升树实在提升树的基础上发展而来的一种使用范围 ...
sklearn集成方法 集成方法的目的是结合一些基于某些算法训练得到的基学习器来改进其泛化能力和鲁棒性(相对单个的基学习器而言)主流的两种做法分别是: bagging 基本思想 独立的训练一些 ...
Kaggle题目传送门 1.结果说明 2.技术方案 2.1数据清洗 剔除离群点,如在GrLivArea中占地面积小,但是售价高的数据。 填写缺失值,根据每列的实际情况 ...