轉:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6143927.html 在梯度提升樹(GBDT)原理小結中,我們對GBDT的原理做了總結,本文我們就從scikit-learn里GBDT的類庫使用方法作一個總結,主要會關注調參中的一些要點。 1. ...
在梯度提升樹 GBDT 原理小結中,我們對GBDT的原理做了總結,本文我們就從scikit learn里GBDT的類庫使用方法作一個總結,主要會關注調參中的一些要點。 .scikit learn GBDT類庫概述 在sacikit learn中,GradientBoostingClassifier為GBDT的分類類, 而GradientBoostingRegressor為GBDT的回歸類。兩者的 ...
2016-12-09 17:17 91 72399 推薦指數:
轉:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6143927.html 在梯度提升樹(GBDT)原理小結中,我們對GBDT的原理做了總結,本文我們就從scikit-learn里GBDT的類庫使用方法作一個總結,主要會關注調參中的一些要點。 1. ...
在Bagging與隨機森林算法原理小結中,我們對隨機森林(Random Forest, 以下簡稱RF)的原理做了總結。本文就從實踐的角度對RF做一個總結。重點講述scikit-learn中RF的調參注意事項,以及和GBDT調參的異同點。 1. scikit-learn隨機森林類庫概述 ...
我們對隨機森林(Random Forest, 以下簡稱RF)的原理做了總結。本文就從實踐的角度對RF做一個總結。重點講述scikit-learn中RF的調參注意事項,以及和GBDT調參的異同點。 1. scikit-learn隨機森林類庫概述 在scikit-learn中,RF的分類類 ...
前言:本文的目的是記錄sklearn包中GBRT的使用,主要是官網各參數的意義;對於理論部分和實際的使用希望在只是給出出處,希望之后有時間能補充完整 摘要: 1.示例 2.模型主要參數 ...
在集成學習之Adaboost算法原理小結中,我們對Boosting家族的Adaboost算法做了總結,本文就對Boosting家族中另一個重要的算法梯度提升樹(Gradient Boosting Decison Tree, 以下簡稱GBDT)做一個總結。GBDT有很多簡稱,有GBT ...
在之前博客中,我們對Boosting家族的Adaboost算法做了總結,本文就對Boosting家族中另一個重要的算法梯度提升樹(Gradient Boosting Decison Tree, 以下簡稱GBDT)做一個總結。GBDT有很多簡稱,有GBT(Gradient Boosting ...
scikit-learn 提升決策樹參數調節 轉:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6143927.html 本文我們對scikit-learn里GBDT的類庫使用方法作一個總結,主要會關注調參中的一些要點。 1. scikit-learn GBDT類庫概述 ...
找到最合適的迭代次數,對決策樹最大深度max_depth和內部節點再划分所需最少樣本數min_samp ...