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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:
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 ...
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 ...
隨機 參數隨機 模型隨機(ID3 ,C4.5) 特征隨機 參數隨機 模型隨機(ID3 ,C4.5 ...
python風控評分卡建模和風控常識(博客主親自錄制視頻教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=100521400 ...
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 ...
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 ...
https://blog.csdn.net/u012884015/article/details/78653178 xgb_model.get_booster().save_model('xg ...