高級實訓第六週週報

如上週週報所述，本週在之前的數據與處理和特徵工程的基礎上，用更復雜的模型代替KNN和決策樹，並觀察分類性能的提升。主要選用的是XGBoost和隨機森林兩個模型，理論部分在上週的週報中有提及，本次主要說明實際調參情況及結果分析。使用XGBoost模型獲得的最好結果如下（相比兩週前用決策樹做到的0.6978有明顯提升）： 對XGBoost，我主要調整了一下4個參數： max_depth=6, 類似決策

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