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tipdm.orgGBDT, XGBoost, LightGBM models, and the second level meta learner selects LR model, as to determine the optimal stacking ensemble learning classific ation prediction model. The F1 score and AUC of stacking integrated model in the test set are 0.96 and 0.79, which are higher than all the basic learners. There is no over fitting and the
生活習慣病 発症確率 予測するAI 開発
hacc.osaka-u.ac.jpLightGBMというプログラムを使っています。非常に計算時間が早く、計算方法も論文やネット上 に公開されており、使いやすいプログラムです。 近日開催予定のセミナー イベント名： 大阪大学SSI基幹プロジェクトシンポジウム： 12月13日（月）2時00分〜4時00分
LightGBM A Highly Efficient Gradient ... - List of Proceedings
proceedings.neurips.ccLightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree Guolin Ke 1, Qi Meng2, Thomas Finley3, Taifeng Wang , Wei Chen 1, Weidong Ma , Qiwei Ye , Tie-Yan Liu1 1Microsoft Research 2Peking University 3 Microsoft Redmond 1{guolin.ke, taifengw, wche, weima, qiwye, tie-yan.liu}@microsoft.com; [email protected]; 3tfi[email protected]; Abstract Gradient …