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tree based model - 梯度提升機程式碼撰寫 - 機器學習百日 - Cupoy

今天的內容會帶大家了解 1. 提升機的程式碼應用 2. 使用 Sklearn 來建立梯度提升機的模型 3. 模型中各項參數的意義 使用 Sklearn 中的梯度提升機:看到如同隨機森林...

今天的內容會帶大家了解 1. 提升機的程式碼應用 2. 使用 Sklearn 來建立梯度提升機的模型 3. 模型中各項參數的意義 使用 Sklearn 中的梯度提升機:看到如同隨機森林,我們一樣從 sklearn.ensemble 這裏 import 進來 代表梯度提升機同樣是個集成模型,透過多棵決策樹依序生成來得到結果 緩解原本決策樹容易過擬和的問題,實務上的結果通常也會比決策樹來得好 同樣是樹的模型,所以像是 max_depth, min_samples_split 都與決策樹相同 可決定要生成數的數量,越多越不容易過擬和,但是運算時間會變長 有了大概的理解之後,我們開始今天的學習吧!!!