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基於遺傳算法的GBDT調參方法
時間 2021-01-06
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目前網上的調參方式一般爲依次對各個參數進行網格調參,選擇最好的grid_score值和對應的參數,實際上只考慮Accuracy和AUC的調參方式是錯誤的,尤其是在不均衡樣本時候,必須考慮精確率和召回率。 本文運用多種方式逐步嘗試各種不同的調參方式,最後提出了用遺傳算法思想來大概率獲得全局最優解的調參方式。 時間限制,就直接把PPT導成圖片來展示,部分頁面沒有動畫效果(詳細交流可以留言),如下:
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