原文: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 論文鏈接 優點: 基於Histogram的決策樹算法 帶深度限制的Leaf wise的葉子生長策略 直方圖做差加速 直接支持類別特征 Categorical Feature Cache命中率優化 基於直方圖的稀疏特征優化 多線程 ...

2019-03-09 09:49 1 1171 推薦指數:

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22(4).模型融合---Xgboost

(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 ...

Sat Mar 02 17:45:00 CST 2019 0 1068
模型融合---LightGBM調參總結

1. 參數速查 使用num_leaves,因為LightGBM使用的是leaf-wise的算法,因此在調節樹的復雜程度時,使用的是num_leaves而不是max_depth。 大致換算關系:num_leaves = 2^(max_depth)。它的值的設置應該小於 ...

Fri Mar 29 01:12:00 CST 2019 0 2672
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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