11-机器学习-xgboost极限梯度提升算法 (boosting提升法)
总结 xgboost（极限梯度提升算法）：在分类和回归上都拥有超高性能的先进评估器 梯度提升树原理：通过不停的迭代，得到很多的弱评估器，当迭代结束后得到 k 个弱评估模型就是一棵树，每棵树都会有叶子节点，给每个叶子节点赋一个权重值，权重值累加 ...
原文：机器学习sklearn（88）：算法实例（45）分类（24）XGBoost（二）梯度提升树（一）重要参数n_estimators
提升集成算法：重要参数n estimators . 导入需要的库，模块以及数据 . 建模，查看其他接口和属性 . 交叉验证，与线性回归 amp 随机森林回归进行对比 . 定义绘制以训练样本数为横坐标的学习曲线的函数 . 使用学习曲线观察XGB在波士顿数据集上的潜力 . 使用参数学习曲线观察n estimators对模型的影响 . 进化的学习曲线：方差与泛化误差 . 细化学习曲线，找出最佳n es ...
2021-07-03 23:26 0 160 推荐指数：
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