在梯度提升中使用 RMSE

Posted

技术标签:

【中文标题】在梯度提升中使用 RMSE【英文标题】:Use RMSE in Gradient Boosting 【发布时间】:2020-12-21 12:51:13 【问题描述】:

是否可以在 XGBoost 或 sklearn 的 GradientBoostingRegressor 中使用 RMSE 损失函数,就像在 CatBoost中所做的那样>?

【问题讨论】:

【参考方案1】:

是的,您可以将 rmse 用于 XGBoost。 RMSE 在eval_metric 中用于分类中的回归和错误。

参考:https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/parameter.html?highlight=rmse

【讨论】:

以上是关于在梯度提升中使用 RMSE的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

在 R 中使用 gbm 进行梯度提升,分布 =“bernoulli”

在 python 中使用 gridsearchcv 进行梯度提升分类器的参数调整

梯度提升与随机森林

Vowpal Wabbit 的梯度提升

梯度提升树-什么是梯度下降法

梯度提升算法决策过程的逐步可视化