梯度提升算法入门

• 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。

本课程没有先修课程。

目前没有推荐的后续课程。