Câu hỏi được gắn thẻ «gbm»

Tôi đang cố gắng tìm hiểu sự khác biệt chính giữa GBM và XGBOOST. Tôi đã cố gắng google nó, nhưng không thể tìm thấy bất kỳ câu trả lời hay nào giải thích sự khác biệt giữa hai thuật toán và tại sao xgboost hầu như luôn hoạt động …

40 machine-learning  algorithms  xgboost  ensemble-modeling  gbm 

Tôi đang cố gắng đào tạo một mô hình tăng cường độ dốc hơn 50 nghìn ví dụ với 100 tính năng số. XGBClassifierxử lý 500 cây trong vòng 43 giây trên máy của tôi, trong khi GradientBoostingClassifierchỉ xử lý 10 cây (!) trong 1 phút và 2 giây :( …

29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 

Tôi hiện đang sử dụng XGBoost trên bộ dữ liệu với 21 tính năng (được chọn từ danh sách 150 tính năng), sau đó mã hóa một lần để nhận được ~ 98 tính năng. Một vài trong số 98 tính năng này có phần dư thừa, ví dụ: một …

23 feature-selection  correlation  xgboost  gbm 

Theo tôi biết, để đào tạo học cách xếp hạng các mô hình, bạn cần có ba điều trong bộ dữ liệu: nhãn hoặc liên quan nhóm hoặc id truy vấn tính năng vector Ví dụ: bộ dữ liệu Microsoft Learning to Rank sử dụng định dạng này (nhãn, id …

14 search  ranking  xgboost  gbm 

lý lịch: trong xgboost , lần lặp cố gắng khớp một cây f t trên tất cả n ví dụ nhằm giảm thiểu mục tiêu sau:tttftftf_tnnn ∑i=1n[gift(xi)+12hif2t(xi)]∑i=1n[gift(xi)+12hift2(xi)]\sum_{i=1}^n[g_if_t(x_i) + \frac{1}{2}h_if_t^2(x_i)] nơi là thứ tự đầu tiên và các dẫn xuất tự thứ hai qua trước chúng tôi ước lượng tốt nhất …

12 xgboost  gbm