【机器学习基础】终于把XGBoost总结写出来了!
作者:王茂霖,華中科技大學(xué),Datawhale成員
內(nèi)容概括
XGBoost模型及調(diào)參總結(jié)
XGBoost原理
XGBoost優(yōu)勢總結(jié)
XGBoost參數(shù)詳解
XGBoost快速使用
XGBoost調(diào)參方法
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XGBoost模型介紹
一、XGBoost原理
XGBoost是2016年由華盛頓大學(xué)陳天奇老師帶領(lǐng)開發(fā)的一個(gè)可擴(kuò)展機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。嚴(yán)格意義上講XGBoost并不是一種模型,而是一個(gè)可供用戶輕松解決分類、回歸或排序問題的軟件包。它內(nèi)部實(shí)現(xiàn)了梯度提升樹(GBDT)模型,并對模型中的算法進(jìn)行了諸多優(yōu)化,在取得高精度的同時(shí)又保持了極快的速度。
二、XGBoost優(yōu)勢總結(jié)
XGBoost模型調(diào)參
一、XGBoost參數(shù)詳解
1.一般參數(shù)
2.學(xué)習(xí)目標(biāo)參數(shù)
3.工具包參數(shù)
二、XGBoost快速使用
三、XGBoost調(diào)參方法(貝葉斯優(yōu)化)
Hyperopt是一個(gè)sklearn的python庫,在搜索空間上進(jìn)行串行和并行優(yōu)化,搜索空間可以是實(shí)值,離散和條件維度。
1.初始化空間所需的值范圍
2.定義目標(biāo)函數(shù)
3.運(yùn)行hyperopt功能
本文作者
王茂霖,Datawhale重要貢獻(xiàn)成員,Datawhale&天池?cái)?shù)據(jù)挖掘?qū)W習(xí)賽開源內(nèi)容貢獻(xiàn)者,閱讀超10w。
參賽30余次,獲得DCIC-數(shù)字中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽亞軍,全球城市計(jì)算AI挑戰(zhàn)賽,Alibaba Cloud German AI Challenge等多項(xiàng)Top10。
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