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EL之Boosting之GB：简单回归问题使用梯度提升法(DIY数据集+DTR模型+调两参)

编程语言 2019-01-08 03:03:33 阅读次数: 0

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EL之Boosting之GB：简单回归问题使用梯度提升法(DIY数据集+DTR模型+调两参)

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EL之Boosting之GB：简单回归问题使用梯度提升法(DIY数据集+DTR模型+调两参)

EL之Boosting之GB：利用梯度提升法解决回归(对多变量的数据集+实数值评分预测)问题

EL之Bagging(DTR)：利用Bagging对回归问题(实数值评分预测)建模(调2参)

EL之Bagging：利用DIY数据集(预留30%数据+两种树深)训练Bagging算法(DTR)

EL之RF：利用RandomForestRegressor对回归问题(实数值评分预测)建模(调2参)

ML之XGBoost：利用XGBoost算法对波士顿数据集回归预测(模型调参【2种方法，ShuffleSplit+GridSearchCV、TimeSeriesSplitGSCV】、模型评估)

梯度提升树GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)调参小结

ML之DT：基于简单回归问题训练决策树(DIY数据集+七种{1~7}深度的决策树{依次进行10交叉验证})

ML之DT：基于简单回归问题训练决策树(DIY数据集+三种深度的二元DT性能比较)

集成学习——Boosting之提升树（Boosting tree）、梯度提升树（GBDT）、XGBoost

机器学习算法之——梯度提升（Gradient Boosting）

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