【Python机器学习实战】决策树与集成学习（七）——集成学习（5）XGBoost实例及调参
上一节对XGBoost算法的原理和过程进行了描述，XGBoost在算法优化方面主要在原损失函数中加入了正则项，同时将损失函数的二阶泰勒展开近似展开代替残差（事实上在GBDT中叶子结点的最优值求解也是使用的二阶泰勒展开（详细上面Tips有讲解），但XGBoost在求解决策树和最优值都用 ...
原文：【机器学习】：Xgboost/LightGBM使用与调参技巧
机器学习模型当中，目前最为先进的也就是xgboost和lightgbm这两个树模型了。那么我们该如何进行调试参数呢 哪些参数是最重要的，需要调整的，哪些参数比较一般，这两个模型又该如何通过代码进行调用呢 下面是一张总结了xgboost，lightbgm，catboost这三个模型调试参数的一些经验，以及每个参数需要的具体数值以及含义，供大家参考： 一.Xgboost配合grid search进行网 ...
2021-10-17 22:44 0 880 推荐指数：
相关推荐
xgboost&lightgbm调参指南
本文重点阐述了xgboost和lightgbm的主要参数和调参技巧，其理论部分可见集成学习,以下内容主要来自xgboost和LightGBM的官方文档。 xgboost Xgboost参数主要分为三大类： General Parameters（通用参数）：设置整体功能 Booster ...
机器学习——LightGBM
###基础概念 LigthGBM是boosting集合模型中的新进成员，它和xgboost一样是对GBDT的高效实现，很多方面会比xgboost表现的更为优秀。原理上它和GBDT及xgboot类似，都采用损失函数的负梯度作为当前决策树的残差近似值，去拟合新的决策树。 ###LightGBM ...
机器学习之SVM调参实例
一、任务 这次我们将了解在机器学习中支持向量机的使用方法以及一些参数的调整。支持向量机的基本原理就是将低维不可分问题转换为高维可分问题，在前面的博客具体介绍过了，这里就不再介绍了。 首先导入相关标准库： %matplotlib inline import numpy as np ...
机器学习——XGBoost
，XGBoost增加了正则化步骤。正则化的作用是减少过拟合现象。 xgboost可以使用随机抽取特征， ...
XGBoost 学习调参的例子
网格搜索法调参 这个数据要跑挺久的（>0.5h）要留足时间去运行 ...
机器学习 之LightGBM算法
目录 1、基本知识点简介 2、LightGBM轻量级提升学习方法 2.1 leaf-wise分裂策略 2.2 基于直方图的排序算法 2.3 支持类别特征和高效并行处理 1、基本知识点简介 在集成学习 ...
【集成学习】lightgbm调参案例
# lightgbm调参方法cv 代码github地址 ...