XGBoost 原理 GBDT与XGB区别 XGBoost API Xgboost应用: iris分类 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 Xgboost算法思想就是不断地添加树,不断地进行特征分裂来生长一棵树,每次添加一个树,其实是学习一个新函数,去拟合上次预测的残差。当我们训练完成得到k棵树...
Ytrain)dtest=xgb.DMatrix(Xtest,Ytest)# step2:设置参数param={}# params {eta, gamma, max_depth, min_child_weight, max_delta_step, subsample, colsample_bytree,# colsample_bylevel, colsample_bynode, lambda, alpha, tree_method string, sketch_eps, scale_pos_weight, updater...
深度森林由于满足周志华教授归结的深度学习的三要素,其结果相比也比传统的单模型效果要好,基于此假设,本文将Deep-Forest模型与XGBoost、LGBM和随机森林进行了对比。以上模型均没有经过调参,通过改变样本个数、特征个数、不平衡比率以及随机种子等条件,可以发现,Deep-Forest在小规模数据集上的表现均要优于以上对比模型。
实验结果显示，Deep-Forest在相对大的样本还是相对小的样本中，同样的不平衡比率与特征数上，效果要好于XGB、LGB和RF模型。且这种效果随着数据的增大而愈发的明显。在极端不平衡比率下（实验二），Deep-Forest的效果要好于XGB和LGB等。然而，Deep-Forest的缺点也很明显，即训练时间较长，且不支持GPU训练...