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未名交友
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请教:现在那些package实现gradient boosting tree比较好?
[版面:数据科学][首篇作者:hjxds] , 2017年10月08日23:05:31 ,621次阅读,6次回复
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hjxds
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发信人: hjxds (Kiss My Shiny Metal Ass), 信区: DataSciences
标  题: 请教:现在那些package实现gradient boosting tree比较好?
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Oct  8 23:06:44 2017, 美东)

有个model是用的salford的treenet做的,现在想找个免费包复制
最好要在spark上实现.



--

※ 来源:·BBS 未名空间站 网址:mitbbs.com 移动:在应用商店搜索未名空间·[FROM: 173.]

 
nostring
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发信人: nostring (尼), 信区: DataSciences
标  题: Re: 请教:现在那些package实现gradient boosting tree比较好?
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Oct  8 23:11:24 2017, 美东)

Xgboost?



[在  hjxds (Kiss My Shiny Metal Ass) 的大作中提到:]
:有个model是用的salford的treenet做的,现在想找个免费包复制
:最好要在spark上实现.
--
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magliner
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发信人: magliner (magliner), 信区: DataSciences
标  题: Re: 请教:现在那些package实现gradient boosting tree比较好?
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Oct  9 12:34:45 2017, 美东)

salford好用么 ? 一直想用 太贵。现在被minitab收购了。
--
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hjxds
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发信人: hjxds (Kiss My Shiny Metal Ass), 信区: DataSciences
标  题: Re: 请教:现在那些package实现gradient boosting tree比较好?
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Oct  9 22:37:30 2017, 美东)

能在spark上轻松对接吗?


【 在 nostring (尼) 的大作中提到: 】
: Xgboost?
: [在  hjxds (Kiss My Shiny Metal Ass) 的大作中提到:]



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hjxds
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发信人: hjxds (Kiss My Shiny Metal Ass), 信区: DataSciences
标  题: Re: 请教:现在那些package实现gradient boosting tree比较好?
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Oct  9 22:38:50 2017, 美东)

用是挺好用的,挺象minitab和jmp的,就是不好integrate

免费版30天,下一个用


【 在 magliner (magliner) 的大作中提到: 】
: salford好用么 ? 一直想用 太贵。现在被minitab收购了。



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staftermath
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发信人: staftermath (彦清风), 信区: DataSciences
标  题: Re: 请教:现在那些package实现gradient boosting tree比较好?
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Oct 11 10:05:10 2017, 美东)

https://github.com/dmlc/xgboost/tree/master/jvm-packages
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flamewalker
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发信人: flamewalker (MJZY), 信区: DataSciences
标  题: 请教:现在那些package实现gradient boosting tree比较
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Nov 15 09:04:04 2017, 美东)

最流行据说也是performance最好的就是xgboost了。但是xgboost不是原生支持
categorical变量的,必须自己encode。虽然实际效果来看损失不明显性能基本还是最
优的,但是多少有点缺憾。
微软有个lightgbm,据说性能也是很好,但是我一直没安装成功。微软收购了
Revelution analytics搞了自己的一套r出来,然后做了很多包只能在自己的fork版本
用,为了捆绑助销azure的ml server个人感觉很小气。
H2o的gbm不知道性能如何。但是从random forest的implementation来看,h2o的版本还
是不错的,至少没有Python的rf的自动给categorical变量简化成ordinal的问题

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