模型融合---CatBoost 調參總結
待添加，先占個坑 一、參數速查 1.通用參數 2.性能參數 3.處理單元設置 二、分類 三、回歸 ...
原文：模型融合---GBDT調參總結
一 GBDT類庫弱學習器參數 參數分為三類第一類：Miscellaneous Parameters: Other parameters for overall functioning. 沒啥用第二類：Boosting Parameters: These affect the boosting operation in the model.n estimators 最大弱學習器的個數，太小欠擬合，太 ...
2019-03-25 14:24 0 1781 推薦指數：
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等等。 缺點：算法參數過多，調參負責，對原理不清楚的很難使用好XGBoost。不適合處理超高維特征數 ...
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1. 回歸 訓練了兩個回歸器，GBDT和Xgboost，用這兩個回歸器做stacking 使用之前已經調好參的訓練器 gbdt_nxf = GradientBoostingRegressor(learning_rate=0.06,n_estimators=250 ...
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gbdt調參的小結
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