模型融合--Gbdt+LR--代碼及實現
原文鏈接：https://blog.csdn.net/u014033218/article/details/88382259 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 ...
原文：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 Gradient Boosting Decision Tree 。 GBDT 原理 GBDT 實際上是 GBM G ...
2020-02-02 22:54 0 215 推薦指數：
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1GBDT和LR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 ...
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模型融合
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模型融合
一、Voting 模型融合其實也沒有想象的那么高大上，從最簡單的Voting說起，這也可以說是一種模型融合。假設對於一個二分類問題，有3個基礎模型，那么就采取投票制的方法，投票多者確定為最終的分類。 二、Averaging 對於回歸問題，一個簡單直接的思路是取平均。稍稍改進的方法是進行加權 ...
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) GBDT與LR混合部分 測試數據來源http ...