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Python常见问题
我使用xgboost对python中的增强型分类树和增强型回归树进行比较，部分是作为客户的项目，部分是内部实验。我使用完全相同的数据，但建模不同的目标。在
对于增强型分类树模型，我将数据转置给我一个好/坏标志作为目标，并使用某人的好坏概率作为样本权重。在
我们已经在其他用例中成功地使用了这种方法，得到了具有良好预测点的非常精确的模型。通过使用早期停止，在调整参数等之后，我得到了一个有大约1000个估计器的模型
对于增强回归树模型，我使用样本权重（基本上是一个人好坏的概率）作为目标，最终模型中有大约12000个估计值。在
为什么连续目标和离散目标在模型复杂度方面存在如此大的差异？在
Tags： 数据项目方法模型目标客户标志分类
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