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

Pubblicato il: 10 maggio 2021
sul canale di: Harsh Kumar
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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


In questa pagina del sito puoi guardare il video online Gradient Boosting (GBM) in Python using Scikit-Learn | Tutorial | Machine Learning della durata di ore minuti seconda in buona qualità , che l'utente ha caricato Harsh Kumar 10 maggio 2021, condividi il link con amici e conoscenti, su youtube questo video è già stato visto 9,415 volte e gli è piaciuto 181 spettatori. Buona visione!