【问题标题】:XGBoost Regressor normalize targetXGBoost Regressor 归一化目标
【发布时间】:2019-11-29 18:54:04
【问题描述】:

在 XGBoost 回归模型中缩放/标准化(对数变换/标准化)您的目标变量是个好主意吗?就像在线性模型中一样。

或者我们是否应该期望 XGBoost 会找到最佳分割点,即使您的分布有偏差?

【问题讨论】:

    标签: machine-learning prediction xgboost


    【解决方案1】:

    XGBoost 是基于树的模型,而树模型实际上不依赖于缩放。但在某些情况下,归一化可以提供更好的准确性。

    【讨论】:

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