已有模型参数调整

上周对已有的模型的参数进行了一次调整，有一定效果，这周继续对剩余没有调整的参数进行调参。对subsample和colsample_bytree参数进行调参： 最优参数为subsample：0.7，colsample_bytree：0.8再对learning_rate和n_estimators两个参数进行调参： learning_rate和n_estimators两个参数跑得比较久，跑了18个小时，最后得到最优参数是learning_rate：0.05，n_estimators：300。至此基本的参数已经调整了一遍，再代入最优参数跑一遍模型： 得到成绩：

小结

本周继续对xgboost算法的剩余参数进行了调整，成绩相较上次又有一定提升，至此参数基本调整完毕，如果还需要提高成绩就应该对数据集和已有的模型进行处理，下周应该会着手再调整一下数据集和模型，争取拿到更好的成绩。