Peningkatkan Cerun Terperaturan
Peningkatkan cerun terperaturan melanjutkan ansambel pokok penambahbaikan aditif klasik (Friedman 2001) dengan menyematkan sebutan penalti L1 dan L2 secara langsung ke dalam objektif latihan, bersama dengan penalti kerumitan pada saiz pokok. Dipopularkan oleh XGBoost (Chen & Guestrin 2016), rangka kerja ini mengurangkan pemelampauan dan meningkatkan generalisasi berbanding peningkatan tanpa penalti, sambil mengekalkan ketepatan ciri kaedah pada data tabular.
Baca kaedah sepenuhnya
Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
Sumber
- Chen, T. & Guestrin, C. (2016). XGBoost: A scalable tree boosting system. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 785–794. DOI: 10.1145/2939672.2939785 ↗
- Friedman, J. H. (2001). Greedy function approximation: A gradient boosting machine. Annals of Statistics, 29(5), 1189–1232. DOI: 10.1214/aos/1013203451 ↗
Cara memetik halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Gradient Boosting (L1/L2-Penalized Additive Tree Ensemble). ScholarGate. https://scholargate.app/ms/machine-learning/regularized-gradient-boosting
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- BoostingPembelajaran Mesin↔ compare
- Peningkatan CerunPembelajaran Mesin↔ compare
- LightGBMPembelajaran Mesin↔ compare
- Pokok Keputusan TerlarasPembelajaran Mesin↔ compare
- Random Forest Tersenor (RRF)Pembelajaran Mesin↔ compare
- XGBoostPembelajaran Mesin↔ compare
Dirujuk oleh
Terjumpa masalah pada halaman ini? Laporkan atau cadangkan pembetulan →