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 ...
相關推薦
一個例子讀懂LightGBM的模型文件
轉自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28768447 機器學習模型的可解釋性是個讓人頭痛的問題。在使用LightGBM模型的肯定對生成的GBDT的結構是好奇的，我也好奇，所以就解析一個LightGBM的模型文件看看，通過這個解析，你可以看懂GBDT的結構 ...
模型融合---LightGBM調參總結
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。 大致換算關系：num_leaves = 2^(max_depth)。它的值的設置應該小於 ...
圖解機器學習 | LightGBM模型詳解
ShowMeAI對強大的boosting模型工具XGBoost做了介紹（詳見ShowMeAI文章圖解機器學習 ...
LightGBM
1.簡介 lightGBM包含兩個關鍵點：light即輕量級，GBM 梯度提升機 LightGBM 是一個梯度 boosting 框架，使用基於學習算法的決策樹。它可以說是分布式的，高效的，有以下優勢： 更快的訓練效率 低內存使用 更高的准確率 支持 ...
融合模型Stacking：Catboost、Xgboost、LightGBM、Adaboost、RF etc
python風控評分卡建模和風控常識(博客主親自錄制視頻教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=100521400 ...
ARIMA模型建模步驟
ARIMA模型建模步驟 一. 繪制時序圖 判斷序列是否有明顯的趨勢或周期 二. 單位根檢驗 檢驗方法 ADF DFGLS PP KPSS ERS NP 前三種有有關常數與趨勢項假設，應用不方便，建議少用。后三種是去除原序列趨勢后進 ...
webpack打包基礎步驟
<!-- npm init -y 下載 package.json npm i webpack@3.6.0 -S 下載node_modules npm un webpac ...