PAI下面的gbdt、xgboost、ps-smart 算法如何优化?

本文涉及的产品
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
交互式建模 PAI-DSW,每月250计算时 3个月
模型训练 PAI-DLC,100CU*H 3个月
简介: 设置gbdt 、xgboost等算法的样本和特征的采样率

常见问题是没有设置对样本和特征的采样率。
对样本的采样率:一般采样之后有10到20万样本即可,例如100万训练样本,设置0.1的样本采样率。

对特征的采样率:例如1000个特征,设置0.2的采样率,树最多200个特征,树的数量同样也要设置多一些;如果100个特征,则可以设置0.8 的采样率,每次针对80个特征建树。

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