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2021年9月17日
【Python机器学习实战】决策树与集成学习（七）——集成学习（5）XGBoost实例及调参
摘要： 上一节对XGBoost算法的原理和过程进行了描述，XGBoost在算法优化方面主要在原损失函数中加入了正则项，同时将损失函数的二阶泰勒展开近似展开代替残差（事实上在GBDT中叶子结点的最优值求解也是使用的二阶泰勒展开（详细上面Tips有讲解），但XGBoost在求解决策树和最优值都用到了），同时在求 阅读全文
posted @ 2021-09-17 23:13 Uniqe 阅读(588) 评论(0) 推荐(0) 编辑