各种集成方法比较 1. AdaBoost和RF AdaBoost改变了训练数据的权值,即样本的概率分布，减少上一轮被正确分类的样本权值，提高被错误分类的样本权值，而随机森林在...
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各种集成方法比较
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GBDT进化->XGBoost & LightGBM简记
很全面的阐释XGBoost： 集成学习之Boosting —— XGBoost 大体来看，XGBoost 在原理方面的改进主要就是在损失函数上作文章。一是在原损失函数的基础上...
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XGBoost三种特征重要性计算方法对比
特征重要性作用与来源 特征重要性，我们一般用来观察不同特征的贡献度。排名靠前的，我们认为是重要的。这一思路，通常被用来做特征筛选。剔除贡献度不高的尾部特征，增强模型的鲁棒性...
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复旦研究僧，一个从计算机坑跳进医学数据挖掘的小白
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逐步回归
Stepwise Regression 逐步回归算法可以用来筛选以及拟合特征，来实现特征的降维，主要是再Y对应多个x_i的情况（即一个因变量对应多个自变量的情况，也可称为多元...
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孟永辉，资深行业研究专家，作家，行业观察家。
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