原文:gbdt調參的小結

關鍵部分轉自http: www.cnblogs.com pinard p .html 第一次知道網格搜索這個方法,不知道在工業中是不是用這種方式 .首先從步長和迭代次數入手,選擇一個較大的步長,和較小的迭代次數。可以將步長設置為 . ,迭代次數從 網格搜索。 .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 samples split進行網格搜索,最大 ...

2017-03-27 11:40 0 4203 推薦指數:

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scikit-learn 梯度提升樹(GBDT)調小結

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,主要會關注調中的一些要點。 1. ...

Tue Dec 20 18:32:00 CST 2016 5 55245
scikit-learn 梯度提升樹(GBDT)調小結

    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,主要會關注調中的一些要點。 1. scikit-learn GBDT類庫概述     在sacikit-learn中 ...

Sat Dec 10 01:17:00 CST 2016 91 72399
gbdt調過程

二分類GBDT調過程: Aarshay Jain對Gradient Tree Boosting總結了一套調方法,如何衡量參數對整體模型性能的影響力呢?基於經驗,Aarshay提出他的見解:“最大葉節點數”(max_leaf_nodes)和“最大樹深度”(max_depth)對整體模型性能 ...

Wed Dec 20 02:11:00 CST 2017 0 2377
sklearn-GBDT 調

1. 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。兩者的參數類型完全相同,當然有些參數比如損失函數loss ...

Thu Jul 05 01:46:00 CST 2018 0 1241
rf調小結

轉自http://www.cnblogs.com/pinard/p/6160412.html 1. scikit-learn隨機森林類庫概述     在scikit-learn中,RF的分類類是R ...

Tue Mar 28 00:06:00 CST 2017 0 2095
模型融合---GBDT調總結

一、GBDT類庫弱學習器參數 參數分為三類 第一類:Miscellaneous Parameters: Other parameters for overall functioning. 沒啥用 第二類:Boosting Parameters: These affect ...

Mon Mar 25 22:24:00 CST 2019 0 1781
scikit-learn隨機森林調小結

    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的調注意事項,以及和GBDT調的異同點。 1. scikit-learn隨機森林類庫概述 ...

Mon Dec 12 05:23:00 CST 2016 132 91008
 
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