lgbm调参指南-记录 基本调参思路,首先设置lr=0.1确定树的数量,然后调整每颗树的内部参数到最佳。确定树的内部参数后,用该参数,降低lr,反调lr和树的数量。 参数介绍: boosting_type :‘gbdt’,‘rf’ n_jobs 几核cpu silent 默认选择True,选择False会输出很多建模中的细节,作用不大还刷屏。 ---上面三个参数是...
基本调参思路,首先设置lr=0.1确定树的数量,然后调整每颗树的内部参数到最佳。确定树的内部参数后,用该参数,降低lr,反调lr和树的数量。参数介绍:boosting_type :‘gbdt’,‘rf’n_jobs 几核cpusilent 默认选择True,选择False会输出很多建模中的细节,作用不大还刷屏。---上面三个参数是要在开始前就确定的 过拟...
对比LR模型,在碰到高维稀疏特征时,它直接对该特征的系数进行惩罚,一旦参数过大,则惩罚项也会变大,则可以压缩该参数的值。其中,逻辑回归的假设函数和损失函数示例如下,可参考对比GBDT。 h_{\theta}(x)=g(\theta_{0}+\theta_{1}x_{1}+\theta_{2}x_{2}) \\J=\frac{1}{2m}\left[\sum_{i=1}^...
LearningRate: base_lr: 0.0001 schedulers: - !PiecewiseDecay gamma: 0.1 milestones: [32, 36] - !LinearWarmup start_factor: 0.3333333333333333 steps: 100 OptimizerBuilder: optimizer: momentum: 0.9 type: Momentum regularizer: factor: 0.0005 type: L2 我们可以根据数据集以及选择的模型来适当调整我们的...
def init_estimators(): return [ {'classifier': 'NB', 'model': MultinomialNB()}, {'classifier': 'LR', 'model': LogisticRegression(random_state=42)}, {'classifier': 'L-SVM', 'model': LinearSVC(max_iter=1000, random_state=42)}, {'classifier': 'RBF-SVM', 'model': SVC(max_iter...
332【侦探社】下雪大作战(下)丨好奇心出发丨科普百科丨儿童睡前故事 2023-04-23 18:00:0803:2149.4万 所属专辑:好奇心出发第2季|科普百科大全|睡前故事 下载手机APP 7天免费畅听10万本会员专辑 当前评论用户 indco0oesqfpz4azu8k7 000
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陈亚宁目前担任威海华深文轩酒店有限公司、威海华深乐龄养老服务有限公司等6家企业法定代表人,同时在5家企业担任高管,包括担任威海华深文轩酒店有限公司执行董事兼总经理,威海华深乐龄养老服务有限公司执行董事兼总经理;二、陈亚宁投资情况:陈亚宁目前是4家企业直接控股股东,包括威海华深乐龄养老服务有限公司、控股比例达...