原文:模型融合---LightGBM調參總結

. 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 max depth 。它的值的設置應該小於 max depth ,否則可能會導致過擬合。 對於非平衡數據集:可以param is unbalance true Bagging參數:bag ...

2019-03-28 17:12 0 2672 推薦指數:

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模型融合---GBDT調總結

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 functio ...

Mon Mar 25 22:24:00 CST 2019 0 1781
模型融合---CatBoost 調總結

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 ...

Sat Mar 30 03:14:00 CST 2019 0 2077
模型融合---Xgboost調總結

等等。 缺點:算法參數過多,調負責,對原理不清楚的很難使用好XGBoost。不適合處理超高維特征數 ...

Tue Mar 26 02:44:00 CST 2019 0 2961
模型融合---Stacking調總結

1. 回歸 訓練了兩個回歸器,GBDT和Xgboost,用這兩個回歸器做stacking 使用之前已經調好的訓練器 gbdt_nxf = GradientBoostingRegressor(learning_rate=0.06,n_estimators=250 ...

Tue Mar 26 04:07:00 CST 2019 0 1229
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 ...

Sat Mar 09 17:49:00 CST 2019 1 1171
LightGBM調筆記

LightGBM。該算法在不降低准確率的前提下,速度提升了10倍左右,占用內存下降了3倍左右。Lig ...

Thu Aug 29 01:07:00 CST 2019 0 655
深度學習模型調總結

大部分內容參考自《Machine Learning Yearning》 Bias 和 Variance 偏差(bias)是指算法在訓練集上的偏差,也就是錯誤率,錯誤越大偏差越大,欠擬合 ...

Sat Aug 28 04:56:00 CST 2021 0 128
 
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