Загрузка страницы

Gradient Boosting (GBM) in Python using Scikit-Learn | Tutorial | Machine Learning

How to create a Gradient Boosting (GBM) classification model in Python using Scikit Learn? The tutorial will provide a step-by-step guide for this.

Problem Statement from Kaggle: https://www.kaggle.com/c/santander-customer-transaction-prediction/

Code on Github: https://github.com/harsh1kumar/learning/blob/master/machine_learning/santander_trxn_prediction/05_trxn_pred_gbm.ipynb
Code on Kaggle: https://www.kaggle.com/harsh1kumar/santander-trxn-pred-gbm
Timestamp:
00:00 - Introduction
00:32 - Import relevant libraries
01:46 - Read training csv data
03:03 - Split data into train and validation Datasets
03:59 - GBM Parameters
07:02 - Create GBM Model
08:12 - Measure model performance
09:15 - Plot performance wrt trees
11:33 - Feature Importance
12:56 - Find predictions for test data

Видео Gradient Boosting (GBM) in Python using Scikit-Learn | Tutorial | Machine Learning канала Harsh Kumar
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
10 мая 2021 г. 20:38:06
00:14:09
Яндекс.Метрика