【文件属性】：
文件名称：gbdt:GBDT(MART) 和 LambdaMART 训练和预测包
文件大小：304KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-06-13 01:38:19
C++
毫升-gbdt
ml-gbdt是一个 GBDT(MART) 和 LambdaMART 训练和预测包。
编译
使用Visual Studio制作或编译它。
训练
./gbdt-train -c [配置文件]
./lm-train -c [配置文件]
预测
./gbdt-predict -c [配置文件]
./lm-predict -c [配置文件]
配置文件
###一个 gbdt-train/gbdt-predict 示例
详细 = 1
最大级别 = 5
max_leaf_number = 20
min_values_in_leaf = 10
树号 = 400
学习率 = 0.1
训练样本 = 输入
training_sample_format = liblinear
模型 = output.json
gbdt_sample_rate = 0.9
gbdt_loss
【文件预览】：
gbdt-master
----rapidjson-0.11()
--------include()
----bin()
--------json2cxx.py(4KB)
----data()
--------heart_scale.conf(257B)
--------heart_scale.txt(27KB)
--------weibo.json(430KB)
--------weibo.txt(11KB)
--------weibo.conf(240B)
--------heart_scale.json(521KB)
----LICENSE(2KB)
----src()
--------gbdt-predict.cc(838B)
--------x.cc(1KB)
--------json.h(349B)
--------x.h(1000B)
--------node.h(5KB)
--------sample.cc(18KB)
--------param.cc(8KB)
--------gbdt-benchmark.cc(3KB)
--------gbdt-train.cc(630B)
--------lm-scorer.h(2KB)
--------lm-benchmark.cc(3KB)
--------json.cc(5KB)
--------sample.h(6KB)
--------lm.cc(7KB)
--------param.h(676B)
--------lm-scorer.cc(3KB)
--------gbdt.cc(11KB)
--------10000float.inl(117KB)
--------gbdt.h(897B)
--------lm-util.h(1KB)
--------lm.h(969B)
--------node.cc(11KB)
----win_proj()
--------gbdt-benchmark.vcxproj(5KB)
--------lm-benchmark.vcxproj(5KB)
--------gbdt-predict.vcxproj(5KB)
--------gbdt-train.vcxproj(5KB)
--------libgbdt.vcxproj(5KB)
--------gbdt.sln(3KB)
----py()
--------dtree_loss.py(7KB)
--------demo-real-estate.py(930B)
--------dtree_node.py(3KB)
--------weibo.txt(19KB)
--------dtree_gain.py(5KB)
--------dtree_sample.py(4KB)
--------dtree_parameter.py(450B)
--------demo-weibo.py(1KB)
--------gbdt.py(1KB)
--------real-estate.txt(457B)
----doc()
--------LambdaMART.tex(10KB)
--------LambdaMART.pdf(86KB)
----.gitignore(312B)
----Makefile(829B)
----README.md(6KB)