文件名称:
PythonRegression-源码
开发工具:
文件大小: 86kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-27
详细说明：使用Anaconda / JupyterLabs进行Python回归
这些是我用于XGBoost回归建模的一些有用的编码模块。
回归建模
XGBoost的原因？
有许多不同的机器学习算法可用于有监督的回归建模，其复杂度从线性回归到更高级的模型（如随机森林，SVM）不等。 eXtreme Gradient Boosting（XGBoost）是一种额外的学习模型，已证明在监督建模中具有出色的性能，并赢得了许多数据科学/机器学习竞赛。 XGBoost的主要优势是其大量的超参数，可以针对大型或小型数据集进行调整。 其中几个是学习率（eta），树的最大深度（max_depth），最小重量（直至进一步划分）（min_child_weight），模型的保守性（γ）和L1（alpha）以及L2（lambda）调节。
XGBoost原始手稿的参考
陈天琪和卡洛斯·格斯特林。 XGBoost：可扩展的树促进
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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