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. ...
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:
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。 1. scikit-learn GBDT類庫概述 在sacikit-learn中 ...
二分類GBDT調參過程: Aarshay Jain對Gradient Tree Boosting總結了一套調參方法,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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
問題: 用xgboost/gbdt在在調參的時候把樹的最大深度調成6就有很高的精度了。但是用DecisionTree/RandomForest的時候需要把樹的深度調到15或更高。用RandomForest所需要的樹的深度和DecisionTree一樣我能理解,因為它是 ...
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 ...