🌲 随机森林(RF) 适用场景:当数据维度相对较低(例如几十维),且对准确性有较高要求时,随机森林是一个不错的选择。由于其参数调整相对简单,通常可以作为初试模型。 📈 XGBoost(XGB) 适用场景:无论是分类还是回归问题,XGB都能很好地应对。它通过boosting的思想将多棵决策树的结果结合起来,以获得更准确的预测。
一旦我们通过RF、GBDT或Xgboost得到了新的特征,我们就可以将这些特征添加到原始特征集中,然后使用逻辑回归(LR)模型进行训练。逻辑回归是一种线性模型,它可以很好地处理这些新的非线性特征。通过将非线性特征(由RF、GBDT或Xgboost生成)与线性模型(LR)结合,我们可以期望获得比单独使用任何一种方法都更好的预测性能。 三...
GBDT每棵树都在学习前面棵树尚存的不足,迭代多少次就会生成多少棵树。 RF也是多棵树,但从效果上有实践证明不如GBDT。且GBDT前面的树,特征分裂主要体现对多数样本有区分度的特征;后面的树,主要体现的是经过前N颗树,残差仍然较大的少数样本。优先选用在整体上有区分度的特征,再选用针对少数样本有区分度的特征,思...
下图是 RF+LR、GBT+LR、Xgb、LR、Xgb+LR 模型效果对比图,然而这只能做个参考,因为模型超参数的值的选择这一前提条件都各不相同。顺便来讲,RF 也是多棵树,但从效果上有实践证明不如 GBDT。且 GBDT 前面的树,特征分裂主要体现对多数样本有区分度的特征;后面的树,主要体现的是经过前 N 颗树,残差仍然较大的...
xgboost的出现,让数据民工们告别了传统的机器学习算法们:RF、GBM、SVM、LASSO……..。现在微软推出了一个新的boosting框架,想要挑战xgboost的江湖地位。 顾名思义,lightGBM包含两个关键点:light即轻量级,GBM 梯度提升机。 LightGBM 是一个梯度 boosting 框架,使用基于学习算法的决策树。它可以说是分布式的,高效的,有...
RF也是多棵树,但从效果上有实践证明不如GBDT。且GBDT前面的树,特征分裂主要体现对多数样本有区分度的特征;后面的树,主要体现的是经过前N颗树,残差仍然较大的少数样本。优先选用在整体上有区分度的特征,再选用针对少数样本有区分度的特征,思路更加合理,这应该也是用GBDT的原因。
4. RF + LR ? Xgb + LR? 有心的同学应该会思考一个问题,既然GBDT可以做新训练样本的构造,那么其它基于树的模型,例如Random Forest以及Xgboost等是并不是也可以按类似的方式来构造新的训练样本呢?没错,所有这些基于树的模型都可以和Logistic Regression分类器组合。至于效果孰优孰劣,我个人觉得效果都还可以,但是...
(base_estimator=lin)xg = XGBRFRegressor()# 投票器knn_reg = KNeighborsRegressor()dt_reg = DecisionTreeRegressor()rf_reg = RandomForestRegressor()ada_dt_reg = AdaBoostRegressor(base_estimator=dt)vote = VotingRegressor(estimators=[('rf_reg', rf_reg), ('ada_dt_reg', ada_dt_reg)])# ...
决策树--集成方法--树模型(rf、GBDT、XGB和LGB)的对比 一.熵相关内容 本章主要介绍几个关于熵的几个概念性定义,包括自信息.熵(信息熵).联合熵.条件熵.左右熵.相对熵(KL散度).交叉熵和softmax.信息增益(互信息)和信息增益率.条件互信息等.接下 ... 随机推荐 Sublime Text2中Evernote 插件的使用 Subli...
Fork of [for Beginner] SVC+RF+LR+XGBwith Auto menu auto_awesome_motion View Active Events samuel park97·2y ago· 182 views Fork of [for Beginner] SVC+RF+LR+XGBwith Auto Copied from private notebook (+744,-328) Commenting has been disabled on this notebook...