随机森林 [ 41.71152007 -15.51877479 18.77435453 2.4613485 -5.25163664 11.982429 ...

XGBoost参数调优 http://blog.csdn.net/hhy518518/article/details/54988024 摘要： 转载：http://blog.csdn.NET/han_xiaoyang/article/details/52665396 1. 简介 ...

。在运行XGboost之前, 我们必须设置三种类型的参数: 通用参数（general paramete ...

一、XGBoost的优势 XGBoost算法可以给预测模型带来能力的提升。当我对它的表现有更多了解的时候，当我对它的高准确率背后的原理有更多了解的时候，我发现它具有很多优势： 1 正则化 标准GBDT 的实现没有像XGBoost这样的正则化步骤。正则化对减少过拟合也是有帮助 ...

XGBoost算法在实际运行的过程中，可以通过以下要点进行参数调优： （1）添加正则项： 　　　　在模型参数中添加正则项，或加大正则项的惩罚力度，即通过调整加权参数，从而避免模型出现过拟合的情况。 （2）控制决策树的层数: 通过叶子结点数目控制决策树的层数，视乎样本量大小决定，对于１０万 ...

简介 如果你的预测模型表现得有些不尽如人意，那就用XGBoost吧。XGBoost算法现在已经成为很多数据工程师的重要武器。它是一种十分精致的算法，可以处理各种不规则的数据。构造一个使用XGBoost的模型十分简单。但是，提高这个模型的表现就有些困难(至少我觉得十分纠结)。这个算法使用了好几个 ...

逻辑回归调优方向 线性不可分的问题 　　线性不可分问题解决思路通过：将低维度问题转化成高维度问题，低维空间的非线性问题，到了高维空间往往会成为线性 ...

xgboost入门非常经典的材料，虽然读起来比较吃力，但是会有很大的帮助： 英文原文链接:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost ...