RF,GBDT,xgboost调参方法整理

最新推荐文章于 2025-06-01 09:04:39 发布
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分类专栏： 机器学习、python点滴
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xgboost参数调优_XGBoost参数调优小结
weixin_31597865的博客
01-31 1316
XGBoost在Kaggle比赛大放异彩，在之前的文章已介绍XGBoost算法原理和XGBoost切分算法，网上对XGBoost参数的解释大部分只停留在表面，对刚入门机器学习算法的人极其不友好，本文在解释某些重要参数的同时会参考数学公式以增加对XGBoost算法原理的理解，并通过分类实例阐述XGBoost调参思想 。本文的框架和实例来自于https://www.analyticsvidh...
xgboost参数调优_XGBoost实战和参数详解
weixin_42190030的博客
01-31 1166
xgboost优点正则化并行处理？灵活性，支持自定义目标函数和损失函数，二阶可导缺失值的处理剪枝，不容易过拟合内置了交叉验证参数的设置params = { 'booster': 'gbtree', 'objective': 'multi:softmax', # 多分类的问题 'num_class': 10, # 类别数，...
【保姆级超详细还免费】XGBoost参数调优完全指南：从理论到实践
最新发布
gitblog_01156的博客
06-01 433
XGBoost参数调优完全指南：从理论到实践 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 引言 在机器学习领域，参数调优一直被视为一门需要深入研究的学问。XGBoost作为梯度提升决策树(GBDT)的高效实现，其强大的性能很大程度上依赖于合理的参数设置。本文将从理论基础到实践技巧，系统性地介绍XGBoost参数调优的完整方法论。 理解偏差-方差权衡 偏差-方差权衡是机器学习中...
xgboost 参数调优指南
weixin_33940102的博客
10-25 550
一、XGBoost的优势 XGBoost算法可以给预测模型带来能力的提升。当我对它的表现有更多了解的时候，当我对它的高准确率背后的原理有更多了解的时候，我发现它具有很多优势： 1 正则化 标准GBDT 的实现没有像XGBoost这样的正则化步骤。正则化对减少过拟合也是有帮助的。 实际上，XGBoost以“正则化提升(regularized boosting)”技术而闻名。 2 并...
xgboost 参数调优指南
weixin_33724570的博客
07-05 373
一、XGBoost的优势 XGBoost算法可以给预测模型带来能力的提升。当我对它的表现有更多了解的时候，当我对它的高准确率背后的原理有更多了解的时候，我发现它具有很多优势： 1 正则化 标准GBDT 的实现没有像XGBoost这样的正则化步骤。正则化对减少过拟合也是有帮助的。 实际上，XGBoost以“正则化提升(regularized boosting)”技术而闻名。 2 并行处理 XG...
XGBoost模型的参数调优
weixin_30306905的博客
01-06 641
XGBoost算法在实际运行的过程中，可以通过以下要点进行参数调优： （1）添加正则项： 　　　　在模型参数中添加正则项，或加大正则项的惩罚力度，即通过调整加权参数，从而避免模型出现过拟合的情况。 （2）控制决策树的层数: 通过叶子结点数目控制决策树的层数，视乎样本量大小决定，对于１０万以下 的样本，一般在１到４之间，而针对更大的样本量，可以尝试更深的决策树层数发掘隐藏在数据里的一些规律...
xgboost参数调优_XGboost(二)——常用参数
weixin_30803379的博客
01-08 5505
今天的主题是：XGBoost的常用参数含义及一些常见的调参场景相关代码已经上传至Github：https://github.com/LucasGY/1-MLbase目录如下一、 XGBoost参数1.1 XGBoost框架参数(General parameters)1.2 XGBoost 弱学习器参数(Booster parameters )二、常用的调参场景2.1 控制过拟合2.2 更...
31. RF GBDT XGBoost 面试级整理1
08-03
RF GBDT XGBoost 面试级整理1】 集成学习是机器学习领域中的一个重要概念，它通过结合多个弱学习器（基学习器）的预测来提高整体模型的性能和稳定性。RF（随机森林）、GBDT（梯度提升决策树）和XGBoost都是集成...
GBDT、RF、SVM、XGBoost面试要点整理
God_68的博客
08-19 9524
对于经典机器学习算法，是所有从事相关工作者必须了解的，同时也是面试官经常提及的问题。下面我将与大家分享GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）、RF（Random Forest）、SVM（Support Vector Machine）、XGBoost四种机器学习算法的面试考核点。若有错误，欢迎大家批评指正！！！ 一、GBDT算法 1、算法简介 GBDT，梯度...
随机森林（rf） 梯度提升树（gbdt）和xgboost的区别与联系
qq_41853758的博客
09-27 6314
由于本文是基于面试整理，因此不会过多的关注公式和推导，如果希望详细了解算法内容，敬请期待后文。 　　 　　RF、GBDT和XGBoost都属于集成学习（Ensemble Learning），集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁棒性。 　　根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致分为两大类：即个体学习器之间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，以及...
使用模拟退火调整 XGBoost 超参数_python_Jupyter_代码_下载
06-21
本实验的目的是展示如何使用启发式算法（如模拟退火）在机器学习算法中有效地找到超参数的良好组合。这种方法比盲目随机生成参数要好。最好单独微调每个超参数，因为它们之间通常存在相互作用。 XGBoost 算法是一个很好的展示案例，因为它有很多超参数。详尽的网格搜索在计算上可能会令人望而却步。 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件
XGBoots算法之代码资源
09-19
全称：eXtreme Gradient Boosting 基础：GBDT 所属：boosting迭代型、树类算法。 适用范围：分类、回归 优点：速度快、效果好、能处理大规模数据、支持多种语言、支 持自定义损失函数等等。 缺点：发布时间短（2014），工业领域应用较少，待检验
gbdt 回归 特征重要性 排序_一篇文章搞定GBDT、Xgboost和LightGBM的面试
weixin_39952937的博客
11-20 1144
GBDT和XGB基本上是机器学习面试里面的必考题。最近面试了五十场面试，基本三分之二的面试官都问了关于GBDT和XGB的问题。下面把里面常用的知识点、常见的面试题整理出来首先来说集成学习集成学习boosting 串行的方式训练基分类器，各分类器之间有依赖。每次训练时，对前一层基分类器分错的样本给与更高的权重 bagging bagging是Bootstrap aggregating的意思，各分类器...
GBDT调参指南
weixin_34221036的博客
05-27 3586
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-...
XGBoost学习（五）：参数调优
热门推荐
qq_30868737的博客
09-03 1万+
Xgboost参数调优的一般方法 调参步骤： 1，选择较高的学习速率（learning rate）。一般情况下，学习速率的值为0.1.但是，对于不同的问题，理想的学习速率有时候会在0.05~0.3之间波动。选择对应于此学习速率的理想决策树数量。Xgboost有一个很有用的函数“cv”，这个函数可以在每一次迭代中使用交叉验证，并返回理想的决策树数量。 2，对于给定的学习速率和决策树数量，进行决策树特定参数调优（max_depth , min_child_weight , gamma , subsample,c
【转】XGBoost参数调优完全指南（附Python代码）
惊鸿一博
02-29 4144
如果你的预测模型表现得有些不尽如人意，那就用XGBoost吧。XGBoost算法现在已经成为很多数据工程师的重要武器。它是一种十分精致的算法，可以处理各种不规则的数据。构造一个使用XGBoost的模型十分简单。但是，提高这个模型的表现就有些困难(至少我觉得十分纠结)。这个算法使用了好几个参数。所以为了提高模型的表现，参数的调整十分必要。在解决实际问题的时候，有些问题是很难回答的——你需要调整哪些参数？这些参数要调到什么值，才能达到理想的输出？这篇文章最适合刚刚接触XGBoost的人阅读。
手把手使用Bayesian优化对XGboost参数调优（代码+解析）
weixin_45386417的博客
02-28 1271
pbounds是一个字典，键是参数名，值是一个元组，表示该参数的搜索范围。贝叶斯优化会在这个范围内搜索最优的参数组合。
XGBoost系列文章（四）：参数调优与模型训练
熵数实验室
03-04 2753
本文是XGBoost系列的第四篇，聚焦参数调优与模型训练实战，从参数分类到调优技巧，结合代码示例解析核心方法。内容涵盖学习率、正则化、采样策略、早停法等关键环节，帮助读者快速掌握工业级调参方案。
机器学习冻土分布探测
04-02
### 机器学习在冻土分布探测中的应用 #### 方法概述 机器学习技术可以通过多种算法模型实现对复杂环境数据的建模和预测。对于冻土分布探测而言，其核心在于利用传感器采集的数据（如温度、湿度、土壤特性等），结合遥感影像和其他地理信息系统（GIS）数据，构建高效的预测模型[^1]。 常用的机器学习方法包括但不限于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、随机森林（Random Forests, RF）、梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Trees, GBDT）以及深度学习框架下的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）。其中，CNN特别适用于处理卫星遥感图像，而RF和GBDT则擅长于特征提取与回归分析，适合用于多维环境参数的综合评估[^2]。 #### 数据源及其预处理 为了有效训练上述提到的各种模型，需要高质量的大规模数据集作为支撑。具体来说： - **地面测量数据**：通过埋设热电偶或其他类型的探头获取地温曲线； - **遥感资料**：借助Landsat系列或者Sentinel平台提供的光学波段反射率信息反映植被覆盖状况及冰雪融化情况； - **气象记录**：长期积累下来的气温降水趋势有助于理解区域气候背景条件的影响机制。 针对这些异构来源的信息，在正式进入建模阶段之前还需要完成一系列标准化操作，比如缺失值填补、异常点剔除以及单位转换等工作流程[^3]。 #### 实际案例分享 以下是几个典型的实践例子展示了不同场景下采用何种策略解决实际问题： ##### 案例一：基于XGBoost 的多年冻土地带划分 某科研团队选取青藏高原典型地段开展研究工作，他们首先整理了近十年间的MODIS NDVI产品文件夹，并从中挑选出最能体现季节动态变化规律的关键指标；其次引入站点实测结果校准反演精度；最后运用XGBoost 算法实现了精准的空间分区效果展示图件制作过程。 ```python import xgboost as xgb from sklearn.model_selection import train_test_split # 假设有如下形式化的输入矩阵 X 和标签 y X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) model = xgb.XGBClassifier() model.fit(X_train, y_train) predictions = model.predict(X_test) ``` ##### 案例二：融合 Sentinel-1 SAR 图像与 LSTM 预估活动层厚度 另一项研究表明，当把时间序列维度纳入考量范围之后，可以显著改善对未来发展趋势判断的能力水平。这里选用长短记忆网络(Long Short-Term Memory Network,LSTM) 来捕捉长时间跨度内的周期性波动模式特点，同时配合合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR) 提供全天候穿透能力强的优势弥补可见光受限条件下无法正常作业的技术短板。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense def build_lstm_model(input_shape): model = Sequential([ LSTM(units=50, return_sequences=False, input_shape=input_shape), Dense(1) ]) model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') return model ``` --- ####
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