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：sklearn-GBDT 調參
.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的可選擇項並不相同。這些參數中，我們把重要參數分為兩類，第一類是Boosting框架的重要參數，第二類是弱學習器即CA ...
2018-07-04 17:46 0 1241 推薦指數：
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