零基础数据挖掘组队学习第四次打卡 Task4    建模调参

1. 线性回归模型：
   • 线性回归对于特征的要求；
   • 处理长尾分布；
   • 理解线性回归模型；
2. 模型性能验证：
   • 评价函数与目标函数；
   • 交叉验证方法；
   • 留一验证方法；
   • 针对时间序列问题的验证；
   • 绘制学习率曲线；
   • 绘制验证曲线；
3. 嵌入式特征选择：
   • Lasso回归；
   • Ridge回归；
   • 决策树；
4. 模型对比：
   • 常用线性模型；
   • 常用非线性模型；
5. 模型调参：
   • 贪心调参方法；
   • 网格调参方法；
   • 贝叶斯调参方法；

相关原理介绍与推荐

线性回归模型

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决策树模型

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GBDT模型

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XGBoost模型

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LightGBM模型

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