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使用sklearn进行集成学习——实践
时间 2021-01-19
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转:http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5720137.html 目录 1 Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解 2 如何调参? 2.1 调参的目标:偏差和方差的协调 2.2 参数对整体模型性能的影响 2.3 一个朴实的方案:贪心的坐标下降法 2.3.1 Random Forest调参案例:Digi
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