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2019年8月18日
从结构到性能,一文概述XGBoost、Light GBM和CatBoost的同与不同
摘要: 尽管近年来神经网络复兴并大为流行,但是 boosting 算法在训练样本量有限、所需训练时间较短、缺乏调参知识等场景依然有其不可或缺的优势。本文从算法结构差异、每个算法的分类变量时的处理、算法在数据集上的实现等多个方面对 3 种代表性的 boosting 算法 CatBoost、Light GBM
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posted @ 2019-08-18 18:36 Avatarx
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