樹模型調參指南——官網文件
提示:文章寫完後,目錄可以自動生成,如何生成可參考右邊的幫助文件
決策樹
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.HistGradientBoostingRegressor.html#sklearn.ensemble.HistGradientBoostingRegressor
隨機森林
https://sklearn.apachecn.org/docs/master/12.html
GBDT/GBRT
梯度提升迴歸樹(GBRT)
sk-learn整合學習
https://sklearn.apachecn.org/docs/master/12.html
HistGradientBoostingRegressor
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.HistGradientBoostingRegressor.html#sklearn.ensemble.HistGradientBoostingRegressor
XGboost
https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/parameter.html
中文文件沒有引數,但是有個調參指南
https://xgboost.apachecn.org/#/docs/8
LightGBM
中文文件:https://lightgbm.apachecn.org/#/docs/6
Catboost
外文文件看著頭暈 https://catboost.ai/docs/concepts/python-reference_parameters-list.html
這個引數中文文件比較好 https://www.freesion.com/article/9528219283/
引數設定常用數字
https://zhuanlan.zhihu.com/p/136697031
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