GBDT调参

最新推荐文章于 2020-07-22 14:21:56 发布
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分类专栏： 机器学习相关

1.根据要解决的问题选择损失函数

2.n_estimators尽可能大（如3000）
3.通过grid search方法对max_depth, learning_rate, min_samples_leaf, 及max_features进行寻优
4.增加n_estimators，保持其它参数不变，再次对learning_rate调优

scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结
weixin_33811539的博客
12-09 2134
　　　　在梯度提升树(GBDT)原理小结中，我们对GBDT的原理做了总结，本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结，主要会关注调参中的一些要点。 1. scikit-learn GBDT类库概述 　　　　在sacikit-learn中，GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类， 而GradientBoostingRegressor为GBD...
GBDT调参指南
weixin_34221036的博客
05-27 3562
GBDT分类器和回归器的大部分参数都是相同的，除了损失函数的选项有些不同，因此下面我们统一说明各个参数的意义以及在什么情境下做什么调整方法。 一、GBDT的boosting框架参数 1.n_estimators:代表弱学习器的最大个数，即最多训练多少棵树。这个值过大导致过拟合，过小导致欠拟合.默认值为100. 2.learning_rate：每个弱学习器都有一个权重参数，默认值0.1，取值范围0-...
基于精确率和召回率的GBDT调参指南
10-31
只考虑Accuracy和AUC的调参方式是错误的；尤其是在不均衡样本时候，必须考虑精确率和召回率，本文采用基于遗传算法思想的调参方式，大概率来获得全局最优解
机器学习笔记04梯度提升树(GBDT)调参
yali_shiduode的博客
06-11 964
# -*- coding: utf-8 -*- ''' 数据: train_modified ''' ''' scikit-learn 梯度提升树(GBDT)算法类库 GBDT分类类: GradientBoostingClassifier; GBDT回归类: GradientBoostingRegressor GBDT类库boosting框架参数 (1)n_estimators(最大的弱学习...
天池新人实战赛o2o优惠券学习记录（特征工程&GBDT调参）
oppps的博客
05-13 1305
首先按照天池官方给出的教程，进行特征处理，构造用户、 商家、用户商家交互的共 40个特征，使用GBDT梯度提升树算法，GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=1.0, max_depth=1, random_state=0)验证集上的平均AUC0.6317261536586201,提交官网后结果score:0.58...
Python实现GBDT（参数介绍；调用；调参）
数据之旅的点点滴滴
02-28 1万+
GBDT（Gradient Boosting Decision Tree），每一次建立树模型是在之前建立模型损失函数的梯度下降方向，即利用了损失函数的负梯度在当前模型的值作为回归问题提升树算法的残差近似值，去拟合一个回归树。GBDT应用有回归和分类：GBDT分类每一颗树拟合当前整个模型的损失函数的负梯度，构建新的树加到当前模型中形成新模型，下一棵树拟合新模型的损失函数的负梯度；GBDT回归每一颗树...
GBDT调参优化
Andy_shenzl的博客
07-22 7655
1、scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中，GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类， 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类。两者的参数类型完全相同，当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同。这些参数中，类似于Adaboost，我们把重要参数分为两类，第一类是Boosting框架的重要参数，第二类是弱学习器即CART回归树的重要参数。 2、boosting框架参数 GradientBoosting
hyperparameter-tuning-benchmark:调整GBDT算法的超参数优化方法基准
04-05
超参数调整基准 使用超参数优化方法进行基准测试，以调整GBDT算法。
GBDT（sklearn/lightgbm）调参小结
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简之的通向技术之路
04-13 2万+
GBDT（sklearn/lightgbm）调参小结 原理 参数选择 特征重要度
GBDT调参总结
studyvcmfc的专栏
05-06 260
https://www.cnblogs.com/pinard/p/6143927.html
GBDT调参笔记
浅笑古今的博客
11-05 462
转：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6143927.html　 1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中，GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类， 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类。两者的参数类型完全相同，当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相...
GBDT算法原理及调参实现
mori66
09-18 1602
算法原理： http://www.jianshu.com/p/005a4e6ac775 http://www.cnblogs.com/pinard/p/6140514.html http://blog.youkuaiyun.com/suranxu007/article/details/49910323 调参： http://www.cnbl
GBDT参数调优
hhy518518的专栏
02-10 2万+
摘要： 此处主要是如何利用xgboost以及如何进行Xgboost调参，特征工程处理的比较简单。 特征工程： City这个变量已经被我舍弃了，因为有太多种类了。DOB转为Age|DOB,舍弃了DOB创建了EMI_Loan_Submitted_Missing这个变量，当EMI_Loan_Submitted 变量值缺失时它的值为1，否则为0。然后舍弃了EMI_Loan_Submi
GBDT优化调参案例python
04-04
以下是一个GBDT优化调参案例的Python代码示例： ```python import pandas as pd from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor from sklearn.model_selection import GridSearchCV, train_test_split #...
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