两个接口用法基本都是一样的# from xgboost import XGBClassifierfromsklearnimportmetricsfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV,train_test_splitimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.pylabimportrcParams
降低学习速率,选择最优参数 importxgboostasxgb params={'booster':'gbtree','objective':'multi:softmax',#多分类的问题'num_class':10,# 类别数,与 multisoftmax 并用'gamma':0.1,# 用于控制是否后剪枝的参数,越大越保守,一般0.1、0.2这样子。'max_depth':12,# 构建树的深度,越大越容易过拟合'lambda'...
网格搜索会遍历所有可能的参数组合,而随机搜索则会在参数空间中随机采样。根据实际情况选择合适的方法可以提高调参效率。 2. 特征选择与降维 特征选择和降维可以减少模型的复杂度,提高模型的泛化能力。在使用Xgboost和LightGBM时,可以通过特征重要性评估来选择重要的特征,或者使用PCA等降维方法来减少特征数量。 3. 过拟合...
用户从它之前一次运行的最后一步迭代中开始训练XGBoost模型。这在某类具体的应用中有非常显著的优势。 sklearn里的GBM的实现同样有这个特性,因此在这一点上GBM和XGBoost一致。 深入理解: XGBoost Guide – Introduction to Boosted Trees 2.XGBoost Parameters 所有的参数可以分成三部分: General Parameters:主导全局性能...
xgboost 完全调参指南 http://www.2cto.com/kf/201607/528771.html xgboost: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/ gbm: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/02/complete-guide-parameter-tuning-gradient-boosting-gbm-python/...
二. XGBOOST原理及缺点 三. LightGBM的优化 一. 基本介绍 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,它有以下优势: - 更快的训练效率 - 低内存使用 - 更好的准确率 - 支持并行学习 - 可处理大规模数据 ...