用法: classsklearn.ensemble.HistGradientBoostingRegressor(loss='squared_error', *, learning_rate=0.1, max_iter=100, max_leaf_nodes=31, max_depth=None, min_samples_leaf=20, l2_regularization=0.0, max_bins=255, categorical_features=None, monotonic_cst=None, warm_start=False, early_stopping='...
from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.compose import make_column_transformer from sklearn.ensemble import HistGradientBoostingRegressor from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder hgb_reg = make_pipeline( make_column_transformer((OrdinalEncoder(), ["ocean_proximity"]), remainder="pa...
如果某个用户对某部电影没有评分，那么评分矩阵中该元素即为缺失值。预测该用户对某电影的评分等价于填...
Scikit-Learn 提供了两个 HGB 类:HistGradientBoostingRegressor和HistGradientBoostingClassifier。它们类似于GradientBoostingRegressor和GradientBoostingClassifier,但有一些显著的区别: 如果实例数大于 10,000,则自动启用提前停止。您可以通过将early_stopping超参数设置为True或False来始终启用或关闭提前停止。 不支持子采样。
受LightGBM 启发, HistGradientBoostingRegressor 和 HistGradientBoostingClassifier 现在有一个 categorical_features 参数,可用来提供分类特征支持。因为基于直方图的 booster 支持连续特征,这是一个不错的选择。与 one-hot 编码相比,它节省了训练时间,并且性能优于其他编码选项。
注意:Scikit-learn 0.21版本引入了两个新的梯度提升树的实验实现,分别是HistGradientBoostingClassifier和HistGradientBoostingRegressor,受LightGBM启发 (请参见[LightGBM])。当样本数量大于成千上万时,这些基于直方图的估计器可能比GradientBoostingClassifier和GradientBoostingRegressor还要快上好几个数量级。它们还内置了对缺失...
– 引入了新的评估器: HistGradientBoostingClassifier和HistGradientBoostingRegressor。这些评估器基于直方图梯度提升方法,提供了更高的训练速度和更低的内存消耗。 – 对于部分影响学习过程的参数,增加了默认的自适应值。 – 支持分布式计算:在0.24版本中,通过Dask-ML库支持了基于Dask的分布式计算,使得训练大规模数据集更...
scikit-learn（简称sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，它提供了丰富的功能和工具，用于数据挖掘...
lightgbm.LGBMRegressor参数 基本参数 1.boosting_type: 默认值: ‘gbdt’ 可选值: ‘gbdt’, ‘dart’, ‘goss’, ‘rf’ ‘gbdt’: 常规梯度提升决策树 (Gradient Boosting Decision Tree)‘dart’:引入Dropout的随机梯度提升(Dropouts meet Multiple Additive Regression Trees)‘goss’: 平衡梯度提升 (Gradient...
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor GBDT还有一个做分类的模型是GradientBoostingClassifier。 下面整理一下模型的各个参数: 参数名称参数意义 loss {‘ls’, ‘lad’, ‘huber’, ‘quantile’}, default=’ls’:‘ls’ 指最小二乘回归. ‘lad’是最小绝对偏差,是仅基于输入变量的顺序信息的...