GBDT_20newsgroups
所属分类：数值算法/人工智能
开发工具：Python
文件大小：27KB
下载次数：0
上传日期：2019-04-01 11:53:08
上 传 者：
sh-1993
说明： GBDT_20新闻组，，
(GBDT_20newsgroups,,)
文件列表:
GBDT.py (3758, 2019-04-01)
original_gbdt.py (1370, 2019-04-01)
默认参数模型。.PNG (26538, 2019-04-01)
# GBDT_20newsgroups
## original_gbdt.py文件是使用默认参数的GBDT模型
得到的平均准确率是0.79,平均召回率是0.75,平均f1-score是0.76
## GBDT.py文件是想通过网格搜索寻找最佳参数,但由于训练时间过长,没有跑出具体的结果。
### 主要的想法是:
1.控制步长在0.1条件下,利用网格搜索寻找最佳迭代次数
2.在找到最佳步长的基础上,使用网格搜索决策树最大深度max_depth
3.在找到最佳决策树最大深度max_depth的基础上,使用网格搜索调整内部节点再划分所需最小样本数min_samples_split和叶子节点最少样本数min_samples_leaf
4.在步长、max_depth、min_samples_split、min_samples_leaf的基础上,对最大特征数max_features进行网格搜索
5.综合测试
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