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 Datawhale干货 

作者:王茂霖,华中科技大学,Datawhale成员

内容概括

XGBoost模型及调参总结
  1. XGBoost原理
  2. XGBoost优势总结
  3. XGBoost参数详解
  4. XGBoost快速使用
  5. XGBoost调参方法

XGBoost模型介绍

一、XGBoost原理
XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统。严格意义上讲XGBoost并不是一种模型,而是一个可供用户轻松解决分类、回归或排序问题的软件包。它内部实现了梯度提升树(GBDT)模型,并对模型中的算法进行了诸多优化,在取得高精度的同时又保持了极快的速度
二、XGBoost优势总结

XGBoost模型调参

一、XGBoost参数详解
1.一般参数
2.学习目标参数
3.工具包参数
二、XGBoost快速使用
三、XGBoost调参方法(贝叶斯优化
Hyperopt是一个sklearn的python库,在搜索空间上进行串行和并行优化,搜索空间可以是实值,离散和条件维度。
1.初始化空间所需的值范围
2.定义目标函数
3.运行hyperopt功能

本文作者

王茂霖,Datawhale重要贡献成员,Datawhale&天池数据挖掘学习赛开源内容贡献者,阅读超10w。
参赛30余次,获得DCIC-数字中国创新创业大赛亚军,全球城市计算AI挑战赛,Alibaba Cloud German AI Challenge等多项Top10。
说个正事哈
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