隨機森林 [ 41.71152007 -15.51877479 18.77435453 2.4613485 -5.25163664 11.982429 ...

XGBoost參數調優 http://blog.csdn.net/hhy518518/article/details/54988024 摘要： 轉載：http://blog.csdn.NET/han_xiaoyang/article/details/52665396 1. 簡介 ...

。在運行XGboost之前, 我們必須設置三種類型的參數: 通用參數（general paramete ...

一、XGBoost的優勢 XGBoost算法可以給預測模型帶來能力的提升。當我對它的表現有更多了解的時候，當我對它的高准確率背后的原理有更多了解的時候，我發現它具有很多優勢： 1 正則化 標准GBDT 的實現沒有像XGBoost這樣的正則化步驟。正則化對減少過擬合也是有幫助 ...

XGBoost算法在實際運行的過程中，可以通過以下要點進行參數調優： （1）添加正則項： 　　　　在模型參數中添加正則項，或加大正則項的懲罰力度，即通過調整加權參數，從而避免模型出現過擬合的情況。 （2）控制決策樹的層數: 通過葉子結點數目控制決策樹的層數，視乎樣本量大小決定，對於１０萬 ...

簡介 如果你的預測模型表現得有些不盡如人意，那就用XGBoost吧。XGBoost算法現在已經成為很多數據工程師的重要武器。它是一種十分精致的算法，可以處理各種不規則的數據。構造一個使用XGBoost的模型十分簡單。但是，提高這個模型的表現就有些困難(至少我覺得十分糾結)。這個算法使用了好幾個 ...

邏輯回歸調優方向 線性不可分的問題 　　線性不可分問題解決思路通過：將低維度問題轉化成高維度問題，低維空間的非線性問題，到了高維空間往往會成為線性 ...

xgboost入門非常經典的材料，雖然讀起來比較吃力，但是會有很大的幫助： 英文原文鏈接:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost ...