在梯度提升树(GBDT)原理小结中,我们对GBDT的原理做了总结,本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结,主要会关注调参中的一些要点. 1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类.两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同.这些参数中,类似于Adabo…

一.GBDT类库弱学习器参数 二.回归 数据集:已知用户的30个特征,预测用户的信用值 from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor from sklearn.grid_search import GridSearchCV #用平均值填补缺失值 gbdt_train_label = train_data['信用分'] gbdt_train_data = train_data[columns_] gbdt_test_data = te…

在梯度提升树(GBDT)原理小结中,我们对GBDT的原理做了总结,本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结,主要会关注调参中的一些要点. 1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类.两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同.这些参数中,类似于Adabo…

关键部分转自http://www.cnblogs.com/pinard/p/6143927.html 第一次知道网格搜索这个方法,不知道在工业中是不是用这种方式 1.首先从步长和迭代次数入手,选择一个较大的步长,和较小的迭代次数.可以将步长设置为0.1,迭代次数从20-100网格搜索. 2.找到最合适的迭代次数,对决策树最大深度max_depth和内部节点再划分所需最少样本数min_samples_split进行网格搜索,最大深度3-15,样本100-800. 3.找到一个最大深度,由于min_…

gbm算法流程图: gbdt 参数:参考scikit-learn The overall parameters can be divided into 3 categories: Tree-Specific Parameters: These affect each individual tree in the model. Boosting Parameters: These affect the boosting operation in the model. Miscellaneous P…

在Bagging与随机森林算法原理小结中,我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF)的原理做了总结.本文就从实践的角度对RF做一个总结.重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项,以及和GBDT调参的异同点. 1. scikit-learn随机森林类库概述 在scikit-learn中,RF的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor.当然RF的变种Extra Trees也有, 分类类ExtraTreesC…

转自http://www.cnblogs.com/pinard/p/6160412.html 1. scikit-learn随机森林类库概述 在scikit-learn中,RF的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor.当然RF的变种Extra Trees也有, 分类类ExtraTreesClassifier,回归类ExtraTreesRegressor.由于RF和Extra Trees的区别较小,调参方法基本相同,本文只关注于RF…

1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类.两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同.这些参数中,我们把重要参数分为两类,第一类是Boosting框架的重要参数,第二类是弱学习器即CART回归树的重要参数. 下面我们就从这两个方面来介绍这些参数的使用. 2. GBDT类库boost…

写在前面 之前只停留在理论上,没有实际沉下心去调参,实际去做了后,发现调参是个大工程(玄学).于是这篇来总结一下sklearn中svm的参数说明以及调参经验.方便以后查询和回忆. 常用核函数 1.linear核函数: K(xi,xj)=xTixjK(xi,xj)=xiTxj 2.polynomial核函数: K(xi,xj)=(γxTixj+r)d,d>1K(xi,xj)=(γxiTxj+r)d,d>1 3.RBF核函数(高斯核函数): K(xi,xj)=exp(−γ||xi−xj||2),γ…

问题: 用xgboost/gbdt在在调参的时候把树的最大深度调成6就有很高的精度了.但是用DecisionTree/RandomForest的时候需要把树的深度调到15或更高.用RandomForest所需要的树的深度和DecisionTree一样我能理解,因为它是用bagging的方法把DecisionTree组合在一起,相当于做了多次DecisionTree一样.但是xgboost/gbdt仅仅用梯度上升法就能用6个节点的深度达到很高的预测精度,使我惊讶到怀疑它是黑科技了.请问下xgboo…