XGB

XGB调参思路

(1)选择较高的学习率,例如learning_rate=0.1,这样可以减少迭代用时。 (2)然后对 (max_depth , min_child_weight) , (3)在第二步确定的基础上调整 gamma , (4)subsample, colsample_bytree 这些参数进行调整。 ( ......
思路 XGB

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from xgboost import XGBClassifier model = XGBClassifier(learning_rate=0.1,max_depth=5,alpha=0.2) model.fit(x_train,y_train) p=model.predict_proba(x_te ......
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数据分享|python分类预测职员离职:逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM交叉验证可视化

全文链接:https://tecdat.cn/?p=34434 原文出处:拓端数据部落公众号 分析师:Shilin Chen 离职率是企业保留人才能力的体现。分析预测职员是否有离职趋向有利于企业的人才管理,提升组织职员的心理健康,从而更有利于企业未来的发展。 解决方案 任务/目标 采用分类这一方法构 ......
梯度 职员 CatBoost 逻辑 森林
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