原理 說起CTR 預估,邏輯回歸模型(Logistic Regression)是當之無愧的核心和基礎。即便是在深度學習空前流行的今天,LR 模型仍然憑借其良好的數據基礎、可解釋性強、輕量級的訓練部署要求等優勢,擁有大量適用的應用場景。但是(通常但是之前的話都是廢話),LR ...
coding: utf from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier import numpy as np from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from sklearn.linear model import LogisticRegression from sklearn ...
2018-08-06 11:54 0 881 推薦指數:
原理 說起CTR 預估,邏輯回歸模型(Logistic Regression)是當之無愧的核心和基礎。即便是在深度學習空前流行的今天,LR 模型仍然憑借其良好的數據基礎、可解釋性強、輕量級的訓練部署要求等優勢,擁有大量適用的應用場景。但是(通常但是之前的話都是廢話),LR ...
Preprocess # 通用的預處理框架 import pandas as pd import numpy as np import scipy as sp # 文件讀取 def read ...
preprocess Logistic Regression LightGBM 1. 二分類 2.多分類 XGBoost 1. 二分類 處理正負樣本不均勻的案例 ...
學習內容: 1.CART樹 2.算法原理 3.損失函數 4.分裂結點算法 5.正則化 6.對缺失值處理 7.優缺點 8.應用場景 9.sklearn參數 1.CART樹 ...
GBDT與XGB區別 1. 傳統GBDT以CART作為基分類器,xgboost還支持線性分類器(gblinear),這個時候xgboost相當於帶L1和L2正則化項的邏輯斯蒂回歸(分類問題)或者線性回歸(回歸問題) 2. 傳統GBDT在優化時只用到一階導數信息 ...
1.CART樹 1.1原理 Classification And Regression Tree(CART)是決策樹的一種,並且是非常重要的決策樹,屬於Top Ten Machine ...
xgb和gbdt存在哪些差異 作者:wepon 鏈接:https://www.zhihu.com/question/41354392/answer/98658997 傳統GBDT以CART作為基分類器,xgboost還支持線性分類器,這個時候xgboost相當於帶L1和L2 ...
- xgboost 基本方法和默認參數 - 實戰經驗中調參方法 - 基於實例具體分析 在訓練過程中主要用到兩個方法:xgboost.train()和xgboost.cv(). xgbo ...