【Python機器學習實戰】決策樹與集成學習（七）——集成學習（5）XGBoost實例及調參
上一節對XGBoost算法的原理和過程進行了描述，XGBoost在算法優化方面主要在原損失函數中加入了正則項，同時將損失函數的二階泰勒展開近似展開代替殘差（事實上在GBDT中葉子結點的最優值求解也是使用的二階泰勒展開（詳細上面Tips有講解），但XGBoost在求解決策樹和最優值都用 ...
原文：【機器學習】：Xgboost/LightGBM使用與調參技巧
機器學習模型當中，目前最為先進的也就是xgboost和lightgbm這兩個樹模型了。那么我們該如何進行調試參數呢 哪些參數是最重要的，需要調整的，哪些參數比較一般，這兩個模型又該如何通過代碼進行調用呢 下面是一張總結了xgboost，lightbgm，catboost這三個模型調試參數的一些經驗，以及每個參數需要的具體數值以及含義，供大家參考： 一.Xgboost配合grid search進行網 ...
2021-10-17 22:44 0 880 推薦指數：
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