CTR 实验之二：GBDT 与LR 算法融合
2017-09-05
1540
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
本文涉及的产品
简介：
通过ＧＢＤＴ生成的特征与原始特征进行ｍｅｒｇｅ，然后通过ＬＲ做回归。<br />数据源:<br />数据大小:770 KB<br />字段数量:20<br />使用组件:Table to KV,SQL脚本,拆分,读数据表,特征编码,增加序号列<br />
相关文章
|
2月前
|
算法
Java
测试技术
算法分析（蛮力法与减治算法应用实验报告）
这篇文章是关于算法分析的实验报告，介绍了如何使用蛮力法解决背包问题，并通过伪代码和Java代码实现，同时分析了其时间效率；还介绍了基于减治法思想实现的二叉查找树的插入与查找，同样提供了伪代码、Java源代码实现和时间效率分析，最后展示了测试结果截图。
21
1
1
|
2月前
|
机器学习/深度学习
算法
Java
算法设计（动态规划应用实验报告）实现基于贪婪技术思想的Prim算法、Dijkstra算法
这篇文章介绍了基于贪婪技术思想的Prim算法和Dijkstra算法，包括它们的伪代码描述、Java源代码实现、时间效率分析，并展示了算法的测试用例结果，使读者对贪婪技术及其应用有了更深入的理解。
50
0
0
|
2月前
|
算法
Java
测试技术
算法设计（动态规划实验报告） 基于动态规划的背包问题、Warshall算法和Floyd算法
这篇文章介绍了基于动态规划法的三种算法：解决背包问题的递归和自底向上实现、Warshall算法和Floyd算法，并提供了它们的伪代码、Java源代码实现以及时间效率分析。
47
0
0
|
2月前
|
算法
搜索推荐
算法设计 （分治法应用实验报告）基于分治法的合并排序、快速排序、最近对问题
这篇文章是关于分治法应用的实验报告，详细介绍了如何利用分治法实现合并排序和快速排序算法，并探讨了使用分治法解决二维平面上的最近对问题的方法，包括伪代码、源代码实现及时间效率分析，并附有运行结果和小结。
18
0
0
|
3月前
|
机器学习/深度学习
数据采集
算法
Python实现ISSA融合反向学习与Levy飞行策略的改进麻雀优化算法优化支持向量机回归模型(SVR算法)项目实战
Python实现ISSA融合反向学习与Levy飞行策略的改进麻雀优化算法优化支持向量机回归模型(SVR算法)项目实战
110
9
9
|
3月前
|
机器学习/深度学习
数据采集
算法
Python实现GBDT(梯度提升树)回归模型(GradientBoostingRegressor算法)项目实战
Python实现GBDT(梯度提升树)回归模型(GradientBoostingRegressor算法)项目实战
97
6
6
|
3月前
|
机器学习/深度学习
数据采集
算法
Python实现ISSA融合反向学习与Levy飞行策略的改进麻雀优化算法优化支持向量机分类模型(SVC算法)项目实战
Python实现ISSA融合反向学习与Levy飞行策略的改进麻雀优化算法优化支持向量机分类模型(SVC算法)项目实战
72
3
3
|
3月前
|
机器学习/深度学习
数据采集
算法
Python实现GBDT(梯度提升树)分类模型(GradientBoostingClassifier算法)并应用网格搜索算法寻找最优参数项目实战
Python实现GBDT(梯度提升树)分类模型(GradientBoostingClassifier算法)并应用网格搜索算法寻找最优参数项目实战
113
3
3
|
4月前
|
机器学习/深度学习
算法
GBDT算法超参数评估（一）
GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种强大的机器学习技术，用于分类和回归任务。超参数调整对于发挥GBDT性能至关重要。其中，`n_estimators`是一个关键参数，它决定了模型中弱学习器（通常是决策树）的数量。增加`n_estimators`可以提高模型的复杂度，提升预测精度，但也可能导致过拟合，并增加训练时间和资源需求。
120
3
3
|
4月前
|
机器学习/深度学习
算法
GBDT算法超参数评估（二）
GBDT算法超参数评估关注决策树的不纯度指标，如基尼系数和信息熵，两者衡量数据纯度，影响树的生长。默认使用基尼系数，计算快速，而信息熵更敏感但计算慢。GBDT的弱评估器默认最大深度为3，限制了过拟合，不同于随机森林。由于Boosting的内在机制，过拟合控制更多依赖数据和参数如`max_features`。相比Bagging，Boosting通常不易过拟合。评估模型常用`cross_validate`和`KFold`交叉验证。
77
1
2
热门文章
最新文章
1
【玩转数据系列十五】机器学习PAI为你自动写歌词，妈妈再也不用担心我的freestyle了（提供数据、代码）
2
【玩转数据系列一】人口普查统计案例
3
天猫精灵业务如何使用机器学习PAI进行模型推理优化
4
农业贷款预测
5
视频生成框架EasyAnimate正式开源！
6
通义千问Qwen-72B-Chat大模型在PAI平台的微调实践
7
阿里云PAI大模型RAG对话系统最佳实践
8
Python实现多元线性回归模型(statsmodels OLS算法)项目实战
9
基于EasyAnimate模型的视频生成最佳实践
10
使用PAI+LLaMA Factory 微调 Qwen2-VL 模型，搭建文旅领域知识问答机器人
1
深度讲解-互联网算法备案指南和教程
38
2
使用PAI+LLaMA Factory 微调 Qwen2-VL 模型，搭建文旅领域知识问答机器人
94
3
云栖实录 | GenAI 时代 AI Infra 工程技术趋势与平台演进
48
4
Pai-Megatron-Patch：围绕Megatron-Core打造大模型训练加速生态
41
5
TAG：BladeLLM 的纯异步推理架构
35
6
【Paper Reading】结合 NanoFlow 研究，优化大语言模型服务效率的探索
26
7
AI Native平台，跨越AI应用从创新到生产的鸿沟
65
8
“我在云栖大会等你”—来PAI Artlab定格你的云栖记忆！
107
9
大语言模型数据增强与模型蒸馏解决方案
80
10
阿里PAI-ChatLearn：大规模 Alignment高效训练框架正式开源
115