xgboost的predict接口輸出問題以及相關參數的探究(evals、evals_result、verbose_eval、pred_leaf、pred_contribs)、利用gbdt進行特征組合問題(gbdt+lr)
） 4.利用gbdt進行特征組合問題(gbdt+lr) 二、導入驗證數據，驗證問題 針對問題1 ...
原文：特征組合之 XGBoost + LR
一 特征組合 廣告點擊率預估 推薦系統等業務場景涉及到的特征通常都是高維 稀疏的，並且樣本量巨大，模型通常采用速度較快的LR，然而LR算法學習能力有限，因此要想得到好的預測結果，需要前期做大量的特征工程，工程師通常需要花費大量精力去篩選特征 做特征與處理，即便這樣，最終的效果提升可能非常有限。 樹模型算法天然具有特征篩選的功能，其通過熵 信息增益 基尼指數等方法，在每次分裂時選取最優的分裂節點。因 ...
2019-05-21 09:35 0 2822 推薦指數：
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