使用sklearn进行集成学习——实践_采用sklearn实现集成算法的实验心得-CSDN博客

网友收藏2024-01-24 05:17

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文章浏览阅读2.1k次。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：Digit Recognizer　　　　　　2.3.1.1 调整过程影响类参数　　　　_采用sklearn实现集成算法的实验心得

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