lr 的效果会比 gbdt 好，但是都没明确的说出为什么。这个问题我也是思考了好久，在平时的项目中也遇到了不少 case，确实高维稀疏特征的时候，使用 gbdt 很容易过拟合。但是还是不知道为啥，后来深入思考了一下模型的特点，发现了一些有趣的地方。首先讲讲我遇到的一个 case 是这样的：假设有1w 个样本， y类别0和1，100
而GBDT 直接拟合上一轮组合函数的特征梯度,只用到了一阶倒数信息,XGBoost 则是用到了二阶导数信息。 ❝SAG/SAGA等优化器在scikit-learn上可用,但是业界用得比较多的还是BGFS,L-BGFS等,个人认为是计算量的原因,Logistic Regression模型很快就可以收敛,在线性可分的空间中也不容易出现鞍点,而且一般用Logistic Regressi...
即 XGBoost 叶子节点不能取代特征工程,XGBoost + LR 无法取代传统的特征工程。2) "xgboost+lr1" 取得了所有方法中的***效果,说明了保留原来的特征工程 XGBoost + LR 方法拥有比较好的效果。即 XGBoost 叶子节点特征是一种有效的特征,XGBoost + LR 是一种有效的特征工程手段。 上面的实验结果和我同事二哥之前的...
The ML algorithms like LR, DT, RF, SVM, KNN, NB, MLP, AdaBoost, XGBoost, CatBoost, LightGBM, ExtraTree, etc. The results are good. I also explore the class-balancing (SMOTE) because the original dataset contains only 5% of patient and 95% of healthy record. Topics machine-learning ...
Several Simple Regression Prediction Methods(including-SVR, LR, Lasso, ElasticNet, Gradient Boosting, Xgboost, lightGBM, Random Forest) - jason-hey/Several-Simple-Regression-Prediction-Methods