B.机器学习实战系列[一]:工业蒸汽量预测(最新版本下篇)重点讲解模型验证、特征优化、模型融合等

本文深入探讨了工业蒸汽量预测的模型验证,包括过拟合与欠拟合概念、交叉验证方法和正则化策略。通过网格搜索进行参数调优,并利用LightGBM进行特征优化。还介绍了模型融合,如岭回归、Lasso、ElasticNet、KNN、GBDT、XGB和随机森林等,并展示了如何通过Stacking进行模型融合,提升预测效果。

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【机器学习入门与实践】入门必看系列,含数据挖掘项目实战:数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等,实战带你掌握机器学习数据挖掘

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专栏详细介绍:【机器学习入门与实践】合集入门必看系列,含数据挖掘项目实战:数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等,实战带你掌握机器学习数据挖掘。

本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。声明:部分项目为网络经典项目方便大家快速学习,后续会不断增添实战环节(比赛、论文、现实应用等)

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