趋近智
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APX AI
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趋近智
本课程全面指导您理解并实践梯度提升模型。内容包括提升算法的理论基础，并提供实用指导，教您使用Scikit-Learn、XGBoost、LightGBM和CatBoost等常用库。您将学习为回归和分类任务构建、解读及优化高性能模型。
先修课程 Python基础与机器学习知识
级别:
提升算法机制
阐述提升算法的序列式特性以及它们与其他集成方法的区别。
梯度提升实践
使用Scikit-Learn库实现梯度提升机（GBM），用于回归和分类。
高级库应用
运用XGBoost、LightGBM和CatBoost等现代优化过的梯度提升库，有效训练模型。
超参数优化
运用网格搜索和随机搜索等结构化技术调整模型超参数，以提升性能。
模型解读
分析特征重要性，并使用部分依赖图来理解模型预测。