EL之GB(GBR)：利用GBR对回归问题(实数值评分预测)建模

 

 

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EL之GB(GBR)：利用GBR对回归问题(实数值评分预测)建模_DataScienceEL之GB(GBR)：利用GBR对回归问题(实数值评分预测)建模_DL_02EL之GB(GBR)：利用GBR对回归问题(实数值评分预测)建模_DL_03

 

设计思路

EL之GB(GBR)：利用GBR对回归问题(实数值评分预测)建模_Algorithm_04

 

核心代码

wineGBMModel = ensemble.GradientBoostingRegressor(n_estimators=nEst,
                                                  max_depth=depth,
                                                  learning_rate=learnRate,
                                                  subsample = subSamp,
                                                  loss='ls')
wineGBMModel.fit(xTrain, yTrain)

msError = []
predictions = wineGBMModel.staged_predict(xTest)

 

 

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