文件名称:
XGBoost（extreme gradient boosting）的使用例子
开发工具:
文件大小: 63kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-06
详细说明：梯度提升模型（gradient boosting）：它是目前在结构化数据中表现最好的模型。和随机森林类似，都是集成学习的方法。随机森林是将多个决策树的预测值取平均。梯度提升梯度是一种通过循环迭代将模型添加到集合中集成的方法。它首先用单个模型初始化集合，其预测可能非常稚拙的。(即使它的预测非常不准确，随后对集合的添加也会解决这些错误。)
迭代过程：
首先，我们使用当前模型集合为数据集中的每个观测生成预测。为了进行预测，我们将集合中所有模型的预测相加。
用这些预测计算损失函数(例如，均方误差)。
然后我们用损失函数来拟合一个新模型，确定这个模型的参数，使这个模型集成到集合中能带来损失的下降。（梯度
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
相关说明
- 本站资源为会员上传分享交流与学习,如有侵犯您的权益,请联系我们删除.
- 本站是交换下载平台，提供交流渠道，下载内容来自于网络，除下载问题外，其它问题请自行百度。
- 本站已设置防盗链，请勿用迅雷、QQ旋风等多线程下载软件下载资源，下载后用WinRAR最新版进行解压.
- 如果您发现内容无法下载，请稍后再次尝试；或者到消费记录里找到下载记录反馈给我们.
- 下载后发现下载的内容跟说明不相乎，请到消费记录里找到下载记录反馈给我们，经确认后退回积分.
- 如下载前有疑问，可以通过点击"提供者"的名字，查看对方的联系方式，联系对方咨询.
