調參
我們常說調參，但具體調的是什么，在此做一份總結： 超參數是我們控制我們模型結構、功能、效率等的 調節旋鈕，具體有哪些呢： 學習率 epoch 迭代次數 隱藏層 激活函數 batch size 優化器，如：Adam，SGD ...
原文：RandomForest 調參
在scikit learn中，RandomForest的分類器是RandomForestClassifier，回歸器是RandomForestRegressor，需要調參的參數包括兩部分，第一部分是Bagging框架的參數，第二部分是CART決策樹的參數。 一 Bagging框架的參數： .n estimators:也就是弱學習器的最大迭代次數，或者說最大的弱學習器的個數，默認是 。一般來說n e ...
2018-07-02 18:50 0 2765 推薦指數：
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公號：碼農充電站pro 主頁：https://codeshellme.github.io 本篇文章來介紹隨機森林（RandomForest）算法。 1，集成算法之 bagging 算法 在前邊的文章《AdaBoost 算法-分析波士頓房價數據集》中，我們介紹過集成算法。集成算法中有 ...
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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 ...