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 functio ...

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 ...

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 ...

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 ...

1. blending 需要得到各個模型結果集的權重，然后再線性組合。 2.stacking stacking的核心：在訓練集上進行預測，從而構建更高層的學習器。 stacking訓練過程: 1） 拆解訓練集。將訓練數據隨機且大致均勻的拆為m份。 2）在拆解后的訓練集 ...

當你的深度學習模型變得很多時，選一個確定的模型也是一個頭痛的問題。或者你可以把他們都用起來，就進行模型融合。我主要使用stacking和blend方法。先把代碼貼出來，大家可以看一下。 ...

一般提升模型效果從兩個大的方面入手 數據層面：數據增強、特征工程等 模型層面：調參，模型融合 模型融合：通過融合多個不同的模型，可能提升機器學習的性能。這一方法在各種機器學習比賽中廣泛應用， 也是在比賽的攻堅時刻沖刺Top的關鍵。而融合模型往往又可以從模型結果，模型自身，樣本集等不同的角度 ...

的方法確定或者根據均方誤差確定。 3.stacking Stacking模型本質上是一種分層的結構 ...