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之前一直使用的集成回归树模型都是RF，Xgboost，GBDT这三个，其中RF是bagging思想，Xgboost和GBDT是boosting思想。但是在尝试了微软开源的Lightgbm之后，感觉再也回不去了。这款横空出世的轻量级tree boost模型，在不损失精度的情况下，大大提升了计算效率。同时也做出了一些改进。在这里先聊一聊它对‘...
Lgbmaxbin的作用相当于直方图中某个特征的连续数据弱分类使用num_leaves，因为LightGBM使用的是leaf-wise的算法，因此在调节树的复杂程度时，使用的是num_leaves而不是max_depth。大致换算关系：num_leaves=2^(max_depth)。它的值的设置应该小于2^(max_depth)，否则可...
在lightgbm中对categorical feature有专门的处理，但是需要标明哪些特征是categorical类型；另外在执行config文件也有相应的参数categorical_feature，可见 LightGBM parameters .如果是python API, 是通过pandas标明category，...
技术示例的非详尽列表包括线性回归、逻辑回归、K-均值、k-最近邻 (kNN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、决策树, 随机森林, XG Boost, Light Gradient Boosting Machine (LightGBM), CatBoost。深度学习深度学习是指具有多个隐藏层的神经网络领域。这种神经网络通常被称为深度神...
二分类问题就是简单的“是否”，“有无”问题，例如输出变量为0或1。1、准确率 2、混淆矩阵 3、精准率、召回率、F1_score 4、auc 5、logloss 1、逻辑回归 2、svm 3、决策树 4、随机森林 5、Adaboost 6、xgboost 7、lightgbm 8、catboost 9、朴素贝叶斯 1.1 线性回归原理 概...
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