Gradient Boosting (GBM) in Python using Scikit-Learn | Tutorial | Machine Learning

Publié le: 10 mai 2021
sur la chaîne: Harsh Kumar
9,415
181

How to create a Gradient Boosting (GBM) classification model in Python using Scikit Learn? The tutorial will provide a step-by-step guide for this.

Problem Statement from Kaggle: https://www.kaggle.com/c/santander-cu...

Code on Github: https://github.com/harsh1kumar/learni...
Code on Kaggle: https://www.kaggle.com/harsh1kumar/sa...


Timestamp:
00:00 - Introduction
00:32 - Import relevant libraries
01:46 - Read training csv data
03:03 - Split data into train and validation Datasets
03:59 - GBM Parameters
07:02 - Create GBM Model
08:12 - Measure model performance
09:15 - Plot performance wrt trees
11:33 - Feature Importance
12:56 - Find predictions for test data


Sur cette page du site, vous pouvez voir la vidéo en ligne Gradient Boosting (GBM) in Python using Scikit-Learn | Tutorial | Machine Learning durée heure minute seconde en bonne qualité , qui a été Téléchargé par l'utilisateur Harsh Kumar 10 mai 2021, Partagez le lien avec vos amis et connaissances, sur youtube cette vidéo a déjà été regardée 9,415 fois et il a aimé 181 téléspectateurs. Bon visionnage!