设置弱分类器maxdepth=3dtree = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=3)# dtree = dtree.fit(X, Y)# result = cross_val_score(dtree, X, Y, cv=kfold)# print(result.mean())model = AdaBoostClassifier(base_estimator=dtree, n_estimators=100, ...
比赛成绩 2018-02-08 AUC: 0.9764 B榜Rank 2(Stacking:Catboost、Xgboost、LightGBM、Adaboost、RF etc.) 2018-02-07 AUC: 0.9589 A榜Rank 3(Weight Average:0.65 * Catboost + 0.35 * XGBoost) 2018-01-21 AUC: 0.9733 半程冠军(Single model:Catboost) 代码获取: 关注微信公众号 datayx 然后回复 旅游 即...
模型融合:最后模型融合使用Stacking的方式,特征分三份:第一层使用(参数不一样)的10个Catboost、xgboost和lightGBM训练,第二层使用xgboost融合,最后三个stacking结果再次融合,融合方法采用概率大取更大、小取更小,通俗的理解是在表现效果 (AUC) 相差不大的多个模型中,去选取对该条样本预测更自信的模型作为最终结果。(...
比赛成绩 2018-02-08 AUC: 0.9764 B榜Rank 2(Stacking:Catboost、Xgboost、LightGBM、Adaboost、RF etc.) 2018-02-07 AUC: 0.9589 A榜Rank 3(Weight Average:0.65 * Catboost + 0.35 * XGBoost) 2018-01-21 AUC: 0.9733 半程冠军(Single model:Catboost) 代码获取: 关注微信公众号 datayx 然后回复 旅游 即...
模型融合:最后模型融合使用Stacking的方式,特征分三份:第一层使用(参数不一样)的10个Catboost、xgboost和lightGBM训练,第二层使用xgboost融合,最后三个stacking结果再次融合,融合方法采用概率大取更大、小取更小,通俗的理解是在表现效果 (AUC) 相差不大的多个模型中,去选取对该条样本预测更自信的模型作为最终结果。(...
In this article, the basic and mathematical difference between gradient boosting, XGBoost, AdaBoost, LightGBM, and CatBoost is discussed with their working mechanisms. Knowledge of these differences and core intuitions will help one to understand the difference between them better and help one to ans...
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