1、模型泛化能力:通过交叉验证估计泛化性能。
2、学习率是最重要的超参数。
3、超参数调优。主要方法有网格搜索和随机搜索。
网格搜索会带来维度灾难;随机搜索应用随机采样。
1、集成学习框架中的基模型是弱模型,通常来说弱模型是偏差高(在训练集上准确度低),
方差小(防止过拟合能力强)的模型。但是,并不是所有集成学习框架中的基模型都是弱模型。
bagging和stacking中的基模型为强模型(偏差低方差高),boosting中的基模型为弱模型。
boosting算法就是基于弱模型来实现防止过拟合现象。
1、KS值计算
使用auc统计ks值,不能出现缺失。
crosstab计算ks值,忽略了NAN。
但最佳还是使用auc,对于缺失值,不能忽略。根据字段含义,手工填充。
标签:auc,泛化,模型,能力,ks,搜索,随机 来源: https://www.cnblogs.com/axing0916/p/14416340.html
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