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机器学习-GBDT
GBDT gbdt是一种以CART树 通常 为基分类器的boosting算法 大家可以仔细查一下boosting的介绍 这里不再赘述 gbdt通过多轮迭代 每轮迭代产生一个弱分类器 每个分类器在上一轮分类器的残差基础上进行训练 对弱分类器的
机器学习
lightGBM
GBDT
xgboost
LightGBM的黑科技--plot函数
本教程教萌新如何使用lightgbm里面可视化函数 作者 JasonChen 文章内容概览 保留训练结果 plot metric 函数的使用 重要 plot importance 函数的使用 重要 plot tree 函数的使用 可选 cr
算法
lightGBM
s
LightGBM 直方图优化算法
给出下面这个广泛使用 直方图优化算法的ppt 本文是对该张ppt的解释 直方图优化算法需要在训练前预先把特征值转化为bin 也就是对每个特征的取值做个分段函数 将所有样本在该特征上的取值划分到某一段 bin 中 最终把特征取值从连续值转化成
机器学习
lightGBM
【LightGBM】feature_importance获取特征重要性
使用LightGBM feature importance 函数给训练完毕的LightGBM模型的各特征进行重要性排序 feature importance 61 pd DataFrame feature importance 39 fea
lightGBM
Feature
importance
获取特征重要性
【机器学习】lightGBM是什么?
梯度提升法 Gradient Boosting Machine 简记 GBM 以非参数方法 不假设函数形式 估计基函数 并在 函数空间 使用 梯度下降 进行近似求解 非参数方法包括K近邻法 决策树 以及基于决策树的装袋法 随机森林与提升法等
lightGBM
机器学习
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