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Xgboost 使用指南

30课时
5.7K学过
8分

1. 安装

安装

2. 调参

调参指导

通用参数

tree booster 参数1

tree booster 参数2

dart booster 参数

linear booster 参数

tweedie regression 参数

学习任务参数

3. 外存计算

外存计算

4. GPU计算

GPU计算

5. 单调约束

单调约束

6. DART booster

DART booster

7. Python API

数据格式

DMatrix

DMatrix-示例

Booster

Booster-示例

xgboost.train()

xgboost.cv()

直接学习-示例

Scikit-Learn API

xgboost.XGBRegressor

xgboost.XGBClassifier

xgboost.XGBClassifier 和 xgboost.XGBRegressor 的方法

Scikit-Learn API-示例

xgboost.plot_importance()

xgboost.plot_tree()

xgboost.tp_graphviz()

绘图API-示例

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tweedie regression 参数

  1. weedie_variance_power： 指定了tweedie 分布的方差。取值范围为 (1,2) ，默认为 1.5 。

越接近1，则越接近泊松分布；越接近2，则越接近 gamma 分布。

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