XGBoost参数调优小结

最新推荐文章于 2025-06-01 09:04:39 发布

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#人工智能

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一文速学-XGBoost模型算法原理以及实现+贷款违约预测模型Python项目实战

master_hunter的博客

04-03

1万+

集成模型Boosting补完计划第三期了，之前我们已经详细描述了AdaBoost算法模型和GBDT原理以及实践。通过这两类算法就可以明白Boosting算法的核心思想以及基本的运行计算框架，余下几种Boosting算法都是在前者的算法之上改良得到，尤其是以GBDT算法为基础改进衍生出的三种Boosting算法：XGBoost、LightGBM、CatBoost。大家应该都对XGBoost算法模型熟悉但是对GBDT模型一无所知，看过之前GBDT的读者应该对GBDT模型有了一个很清楚的认知，对于理解XGBoos

机器学习算法（15）之Xgboost算法

不曾走远的博客

09-11

5万+

前言：前一篇文章对boosting的两个方法做了阐述，这篇文章将会是对前两篇文章的深化，谈的是一个更加优化了的boostIng算法，自从2014年9月份在 Kaggle 的希格斯玻色子机器学习大赛中夺魁以来，XGBoost 与深度学习两个算法垄断了 Kaggle 大赛的大部分冠军。现在Kaggle 大赛的情况基本是这样的，凡是非结构化数据相关，比如语音、图像，基本都是深度学习获胜，凡是结构化数据上...

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xgboost调优

Candy的博客

06-26

540

1.xgboost参数：（1）XGBClassifier class xgboost.XGBClassifier(max_depth=3, learning_rate=0.1, n_estimators=100, silent=True, objective=‘binary:logistic’, booster=‘gbtree’, n_jobs=1, nthread=None, gamma=0,...

XGBoost参数调优完全指南（附Python代码）

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的调优

hch977的博客

05-03

1658

要想最后的结果有巨大的提升，可以通过特征工程、模型集成来实现。

终于把XGBoost总结写出来了！

Datawhale

05-02

7905

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：王茂霖，华中科技大学，Datawhale成员内容概括XGBo...

XGBoost调优指南

Cynomys的博客

11-02

575

作者: Quan Chen 一. XGBoost介绍 XGBoost算法可以给预测模型带来能力的提升。它具有很多优势：正则化标准GBM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。并行处理 XGBoost可以实现并行处理，相比GBM有了速度的飞跃。 xgboos...

XGBoost参数调优实践：案例驱动的深度技巧与经验分享

[XGBoost参数调优实践：案例驱动的深度技巧与经验分享](https://kevinvecmanis.io/assets/xgb_tuning/child_weight.png) # 摘要 XGBoost算法因其出色的预测性能和处理大规模数据集的能力，在机器学习领域得到广泛...

xgboost算法_详解xgboost算法的样本不平衡问题

weixin_40008920的博客

11-18

2993

XGBoost官方文档对参数scale_pos_weight的定义：翻译：调节正负样本权重的平衡，常用来处理不平衡的正负样本数据。典型值算法：scale_pos_weight = 负样本总数/正样本总数。若训练负样本总数是500 ，正样本总数100，那么设置 scale_pos_weigh为 5 。scale_pos_weight的含义：字面意思是正样本权重尺度，是一个关于调节正样...

R语言xgboost的使用

01-05

关于R语言使用xgboost的一个代码，这里是一个关于用户分类的代码

XGBoost参数调优

梅逊雪——记录科学研究

08-23

582

摘要：转载：http://blog.youkuaiyun.com/han_xiaoyang/article/details/52665396 1. 简介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

【模型参数优化】网格搜索对随机森林分类模型进行参数寻优【附python实现代码】

学无止境、积少成多、厚积薄发

05-04

2665

网格搜索对随机森林分类模型进行参数寻优【附python实现代码】

xgboost参数调优的几个地方

weixin_34071713的博客

07-06

162

tree ensemble里面最重要就是防止过拟合。 min_child_weight是叶子节点中样本个数乘上二阶导数后的加和，用来控制分裂后叶子节点中的样本个数。样本个数过少，容易过拟合。 subsample是行采样，设置的越小，每棵树之间的使用的样本数就越不相同，数学上有证明，这样模型的variance会越小。 colsample_bytree是列采样，设置的越...

XGBOOST应用及调参示例

weixin_34406061的博客

04-29

218

该示例所用的数据可从该链接下载，提取码为3y90，数据说明可参考该网页。该示例的“模型调参”这一部分引用了这篇博客的步骤。数据前处理导入数据 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.cross_validation import train_test_split ### Load data ### ...

XGBoost参数调优完全指南

alicelmx的博客

11-14

1576

大杀器XGboost调参技巧

XGBOOST常用参数介绍

slibra_L的博客

09-15

2823

在参加o2o预测比赛的时候用了xgboost模型，可是模型中的超参数很多，为了获得更好的成绩，只能一个一个参数去调，为了成绩上升0.0001分。总结了以下xgboost中常用参数的意义：params={'booster':'gbtree', #gbtree使用基于树的模型进行提升计算，gblinear使用线性模型进行提升计算 'silent':0, #取0时表示打印出

xgboost参数调优过程

05-16

### XGBoost 参数调优过程与最佳实践 XGBoost 是一种高效的机器学习算法，能够处理多种类型的数据并提供出色的性能。然而，为了获得最优的结果，通常需要对模型的参数进行细致的调整。以下是关于 XGBoost 参数调优...