GBDT和Xgboost模型對比總結
一．GBDT有哪些參數,如何確定樹的深度，學習率怎樣確定。 答：本題答案引自http://www.07net01.com/2016/12/1742073.html 在sk-learn中，GradientBoostingClassifier爲GBDT的分類類，GradientBoostingRegressor爲GBDT的迴歸類，兩者的參數類型相同，我們把參數分爲兩類，第一類是Boosting框架的重
相關文章
- 1. GBDT，XGBoost和LightBoost對比
- 2. XGBoost模型理解（python實現）與GBDT/RF模型對比
- 3. GBDT,XGboost,Lightgbm,Catboost總結
- 4. GBDT 以及 xgboost 總結一
- 5. 面試總結-Xgboost的特點（與GBDT對比）
- 6. GBDT、XGBoost、LightGBM比較
- 7. ID3、C4.5、CART、random forest、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、xgboost模型總結
- 8. 模型融合---GBDT總結
- 9. GBDT和XGBoost
- 10. 【回顧】GBDT、XGBoost、LightGBM原理及對比
- 更多相關文章...
- • PHP 類型比較 - PHP教程
- • ASP.NET MVC - 模型 - ASP.NET 教程
- • 委託模式
- • 算法總結-雙指針
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. GBDT，XGBoost和LightBoost對比
- 2. XGBoost模型理解（python實現）與GBDT/RF模型對比
- 3. GBDT,XGboost,Lightgbm,Catboost總結
- 4. GBDT 以及 xgboost 總結一
- 5. 面試總結-Xgboost的特點（與GBDT對比）
- 6. GBDT、XGBoost、LightGBM比較
- 7. ID3、C4.5、CART、random forest、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、xgboost模型總結
- 8. 模型融合---GBDT總結
- 9. GBDT和XGBoost
- 10. 【回顧】GBDT、XGBoost、LightGBM原理及對比