原文:模型融合--Gbdt+LR--代碼及實現

原文鏈接:https: blog.csdn.net u article details . GBDT LR 是什么本質上GBDT LR是一種具有stacking思想的二分類器模型,所以可以用來解決二分類問題。這個方法出自於Facebook 年的論文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook 。 . GBDT LR 用在哪 ...

2020-01-14 11:16 0 909 推薦指數:

查看詳情

基於Spark的GBDT + LR模型實現

基於Spark的GBDT + LR模型實現 目錄 基於Spark的GBDT + LR模型實現 數據預處理部分 GBDT模型部分(省略調參部分) GBDTLR混合部分 測試數據來源http ...

Wed Feb 13 01:43:00 CST 2019 0 3996
GBDTLR融合提升廣告點擊率預估模型

1GBDTLR融合 LR模型是線性的,處理能力有限,所以要想處理大規模問題,需要大量人力進行特征工程,組合相似的特征,例如user和Ad維度的特征進行組合。 GDBT天然適合做特征提取,因為GBDT由回歸樹組成所以, 每棵回歸樹就是天然的有區分性的特征 ...

Sun May 07 06:29:00 CST 2017 0 6416
談談模型融合之三 —— GBDT

前言 本來應該是年后就要寫的一篇博客,因為考完試后忙了一段時間課設和實驗,然后回家后又在摸魚,就一直沒開動。趁着這段時間只能呆在家里來把這些博客補上。在之前的文章中介紹了 Random Forest 和 AdaBoost,這篇文章將介紹介紹在數據挖掘競賽中,最常用的算法之一 —— GBDT ...

Mon Feb 03 06:54:00 CST 2020 0 215
CTR預估-GBDTLR實現

1.來源   本質上 GBDT+LR 是一種具有 stacking 思想的二分類器模型,所以可以用來解決二分類問題。這個方法出自於 Facebook 2014 年的論文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook ...

Tue Dec 10 02:17:00 CST 2019 0 312
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 ...

Mon Mar 25 22:24:00 CST 2019 0 1781
XGB+LR 模型融合實戰

原理   說起CTR 預估,邏輯回歸模型(Logistic Regression)是當之無愧的核心和基礎。即便是在深度學習空前流行的今天,LR 模型仍然憑借其良好的數據基礎、可解釋性強、輕量級的訓練部署要求等優勢,擁有大量適用的應用場景。但是(通常但是之前的話都是廢話),LR ...

Sun Feb 21 02:01:00 CST 2021 0 408
GBDT+LR算法解析及Python實現

1. GBDT + LR 是什么 本質上GBDT+LR是一種具有stacking思想的二分類器模型,所以可以用來解決二分類問題。這個方法出自於Facebook 2014年的論文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook ...

Wed Sep 19 03:43:00 CST 2018 4 31685
模型融合及 python 實現

模型融合及 python 實現 “如果你沒有什么好的思路的話,那么就模型融合吧!” 『我愛機器學習』集成學習(一)模型融合與 Bagging - 細語呢喃www.hrwhisper.me 蹭蹭不進去:Kaggle 機器學習之模型融合(stacking)心得zhuanlan.zhihu.com ...

Sat May 09 07:18:00 CST 2020 0 879
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM