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與LightGBM對比分析（轉）
尊重原創 來源：https: blog.csdn.net a article details XGBoost的四大改進: 改進殘差函數 不用Gini作為殘差，用二階泰勒展開 樹的復雜度 正則項 帶來如下好處： .可以控制樹的復雜度 .帶有關於梯度的更多信息，獲得了二階導數 .可以用線性分類器 采用預排序 因為每一次迭代中，都要生成一個決策樹，而這個決策樹是殘差的決策樹，所以傳統的不能並行 但是陳 ...
2018-05-11 10:07 0 1255 推薦指數：
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