LGBM、XGB、SVC、MLP和LR
时间: 2023-10-25 08:11:00 浏览: 278
XGBoost_XGB项目_
LGBM(LightGBM)是一个基于梯度提升决策树的机器学习算法,它具有高效性和准确性,并且能够处理大规模数据集。它采用了基于直方图的算法来加速训练过程,并且支持并行训练和稀疏特征。LGBM在各种任务中表现出色,如分类、回归和排序。
XGB(XGBoost)也是一种梯度提升决策树算法,类似于LGBM,它也具有高效性和准确性。XGB使用了一种正则化技术来避免过拟合,并且支持并行训练和特征重要性评估。XGB在许多机器学习竞赛中取得了优异的成绩。
SVC(支持向量机)是一种经典的监督学习算法,用于分类和回归任务。SVC通过在特征空间中构建超平面来进行分类,使得不同类别的样本尽可能地被分开。SVC可以处理非线性问题,并且可以使用核函数来引入非线性映射。
MLP(多层感知器)是一种基于人工神经网络的机器学习算法。它由多个神经元组成的层次结构组成,每个神经元都与前一层的所有神经元相连。MLP具有强大的非线性建模能力,在各种任务中都有很好的表现,如分类、回归和模式识别。
LR(逻辑回归)是一种广义线性模型,用于处理二分类问题。LR通过将线性回归模型的输出转换为概率来进行分类。LR使用了一种称为sigmoid函数的激活函数来将线性输出映射到(0,1)之间的概率值。
阅读全文