葉編碼的效果與訓練的資料量 - Cupoy

2019/10/28 下午 01:21

機器學習共學討論版

Kevin Tan

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ml100-3

ml100-3-d32

最近嘗試XGBoost + 葉編碼, 發現加了葉編碼後表現退步了。回過頭來思考原因，想請問老師的是 : 

原本是100%的資料餵給 XGBoost去train, 現在只剩50% (以"Day_032_Leaf_Encoding.ipynb"為例) 餵給 XGBoost去train，出來的中間結果應該會比100%差。然後這個中間結果，儘管再配合另外50%的資料去train, 但是所用的模型假如不比XGBoost好，那overall的結果應該會退步吧 ?

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• 2019/10/29 下午 05:59
  Jeffrey
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  同學，你的意思是把data 分成兩部份分別做training, 所以參數都相同？另外test set 或是 cross validation 也是直切一半50%?

• 2019/10/29 下午 11:08
  張維元 (WeiYuan)
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  我比較好奇的是，XGBoost + 葉編碼 是怎麼操作的？可以補充多一點資訊嗎？