11-機器學習-xgboost極限梯度提升算法 (boosting提升法)
總結 xgboost（極限梯度提升算法）：在分類和回歸上都擁有超高性能的先進評估器 梯度提升樹原理：通過不停的迭代，得到很多的弱評估器，當迭代結束后得到 k 個弱評估模型就是一棵樹，每棵樹都會有葉子節點，給每個葉子節點賦一個權重值，權重值累加 ...
原文：機器學習sklearn（88）：算法實例（45）分類（24）XGBoost（二）梯度提升樹（一）重要參數n_estimators
提升集成算法：重要參數n estimators . 導入需要的庫，模塊以及數據 . 建模，查看其他接口和屬性 . 交叉驗證，與線性回歸 amp 隨機森林回歸進行對比 . 定義繪制以訓練樣本數為橫坐標的學習曲線的函數 . 使用學習曲線觀察XGB在波士頓數據集上的潛力 . 使用參數學習曲線觀察n estimators對模型的影響 . 進化的學習曲線：方差與泛化誤差 . 細化學習曲線，找出最佳n es ...
2021-07-03 23:26 0 160 推薦指數：
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