【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
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
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】: