XGBoost、LightGBM的詳細對比介紹
sklearn集成方法 集成方法的目的是結合一些基於某些算法訓練得到的基學習器來改進其泛化能力和魯棒性(相對單個的基學習器而言)主流的兩種做法分別是： bagging 基本 ...
原文：XGBoost、LightGBM的詳細對比介紹
sklearn集成方法 集成方法的目的是結合一些基於某些算法訓練得到的基學習器來改進其泛化能力和魯棒性 相對單個的基學習器而言 主流的兩種做法分別是： bagging 基本思想 獨立的訓練一些基學習器 一般傾向於強大而復雜的模型比如完全生長的決策樹 ，然后綜合他們的預測結果，通常集成模型的效果會優於基學習器，因為模型的方差有所降低。 常見變體 按照樣本采樣方式的不同划分 Pasting:直接從樣本 ...
2017-11-24 14:42 0 44132 推薦指數：
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