lr 随机森林 xgb 对比

LR、SVM、RF、GBDT、XGBoost和LightGbm比较

正则化 L1范数蓝色的是范数的解空间,红色的是损失函数的解空间.L2范数和损失函数的交点处一般在坐标轴上,会使\(\beta=0\),当然并不一定保证交于坐标轴,但是通过实验发现大部分可以得到稀疏解. L2范数蓝色的是范数的解空间;红色的是损失函数的解空间.当两个空间相交时得到目标函数的一个解. 增加了正则化项后,随着r的不断增加,原始的解空间会被不断压缩, 如果选择的\(\lambda\), 可以将最优点压缩到\(\tilde{\beta}\),从而得到复杂程度最小的模型. L2范数和损失

kaggle 欺诈信用卡预测——不平衡训练样本的处理方法综合结论就是：随机森林+过采样（直接复制或者smote后，黑白比例1:3 or 1:1）效果比较好！记得在smote前一定要先做标准化！！！其实随机森林对特征是否标准化无感，但是svm和LR就非常非常关键了

先看数据: 特征如下: Time Number of seconds elapsed between each transaction (over two days) numeric V1 No description provided numeric V2 No description provided numeric V3 No description provided numeric V4 No description provided numeric V5 No description

巴特西

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