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机器学习 | Python实现XGBoost极限梯度提升树模型答疑

机器学习 | MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树模型答疑

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问题系列

关于XGBoost有几个问题想请教一下。1.XGBoost的API有哪些种调用方法？2.参数如何调？

问题回答

  1. XGBoost的API有2种调用方法，一种是我们常见的原生API，一种是兼容Scikit-learn API的API，Scikit-learn API与Sklearn生态系统无缝集成。
  1. 对于XGBoost来说，默认的超参数是可以正常运行的，但是如果你想获得最佳的效果，那么就需要自行调整一些超参数来匹配你的数据，以下参数对于XGBoost非常重要:

eta
num_boost_round
max_depth
subsample
colsample_bytree
gamma
min_child_weight
lambda
alpha

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    ConnectionKeepAliveStrategy kaStrategy = new DefaultConnectionKeepAliveStrategy() { @Override public long getKeepAliveDuration(HttpResponse response, HttpContext context) { long keepAlive
  • Spring 4.2新特性-@Import注解的升级 wiselyman spring 4
    3.1 @Import @Import注解在4.2之前只支持导入配置类 在4.2,@Import注解支持导入普通的java类,并将其声明成一个bean 3.2 示例 演示java类 package com.wisely.spring4_2.imp; public class DemoService { public void doSomethin
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