原文:22(4).模型融合---Xgboost

一 簡介 全稱:eXtreme Gradient Boosting 作者:陳天奇 基礎:GBDT 所屬:boosting迭代型 樹類算法 適用范圍:回歸,分類,排序 xgboost工具包:sklearn xgboost鏈接 xgboost工具包 中文 鏈接 xgboost工具包 英文 鏈接 論文鏈接 項目地址 ppt 優點: 顯示的把樹模型復雜度作為正則項加到優化目標中。 公式推導中用到了二階導數 ...

2019-03-02 09:45 0 1068 推薦指數:

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22(6).模型融合---LightGBM

一、LightGBM簡介: 所屬:boosting迭代型、樹類算法 適用范圍:回歸/分類/排序 LightGBM工具包:lightGBM英文文檔 | lightGBM中文文檔 論文 ...

Sat Mar 09 17:49:00 CST 2019 1 1171
模型融合---Xgboost調參總結

一、xgboost簡介: 全稱:eXtreme Gradient Boosting 作者:陳天奇(華盛頓大學博士) 基礎:GBDT 所屬:boosting迭代型、樹類算法。 適用范圍:分類、回歸 優點:速度快、效果好、能處理大規模數據、支持多種語言、支持自定義損失函數 ...

Tue Mar 26 02:44:00 CST 2019 0 2961
模型融合

本文包括常見的模型融合方法、代碼鏈接、進階的思路。 1.線性加權融合方法 從算法的角度來看,則最常用的是采用加權型的混合推薦技術,即將來自不同推薦算法生成的候選結果及結果的分數,進一步進行組合(Ensemble)加權,生成最終的推薦排序結果。 具體來看,比較原始的加權型的方法 ...

Mon May 07 23:52:00 CST 2018 0 2458
模型融合

一、Voting 模型融合其實也沒有想象的那么高大上,從最簡單的Voting說起,這也可以說是一種模型融合。假設對於一個二分類問題,有3個基礎模型,那么就采取投票制的方法,投票多者確定為最終的分類。 二、Averaging 對於回歸問題,一個簡單直接的思路是取平均。稍稍改進的方法是進行加權 ...

Tue Jul 02 00:52:00 CST 2019 0 479
 
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