gbdt調參過程
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 ...
原文：xgboost/gbdt在調參時為什么樹的深度很少就能達到很高的精度？
問題： 用xgboost gbdt在在調參的時候把樹的最大深度調成 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 或更高。用RandomForest所需要的樹的深度和DecisionTree一樣我能理解，因為它是用bagging的方法把DecisionTree組合在一起，相當於做了多次DecisionTree一樣。但是xgboost gbdt ...
2017-07-16 17:39 0 1169 推薦指數：
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