#boosting

原文地址:Complete Guide to Parameter Tuning in XGBoost (with codes in Python)

XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)是Gradient Boosting算法的一个优化的版本。因为我在前一篇文章,基于Python的Gradient Boosting算法参数调整完全指南,里面已经涵盖了Gradient Boosting算法的很多细节了。我强烈建议大家在读本篇文章之前,把那篇文章好好读一遍。它会帮助你对Boosting算法有一个宏观的理解,同时也会对GBM的参数调整有更好的体会。

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xgboost的出现,让数据民工们告别了传统的机器学习算法们:RF、GBM、SVM、LASSO……..。微软推出了一个新的boosting框架,想要挑战xgboost的江湖地位。

顾名思义,lightGBM包含两个关键点:light即轻量级,GBM 梯度提升机。

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