模型实战
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  • 当GridSearch遇上XGBoost 一段代码解决调参问题
    数据比赛，GBM(Gredient Boosting Machine)少不了，我们最常见的就是XGBoost和LightGBM。 模型是在数据比赛中尤为重要的，但是实际上，在比赛的过程中，大部分朋友在模型上花的时间却是相对较少的，大家都倾向于将宝贵的时间留在特征提取与模型融合这…
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  • LightGBM核心解析与调参
    更快的训练速度和更高的效率：LightGBM使用基于直方图的算法。例如，它将连续的特征值分桶(buckets)装进离散的箱子(bins)，这是的训练过程中变得更快。还有一点是LightGBM的分裂节点的方式与XGBoost不一样。LGB避免了对整层节点分裂法，而采用了对增益最大…
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