心电图心跳信号多分类预测-Task4 建模与调参

本次学习的内容:

  • 学习机器学习模型的建模过程与调参流程

  • 逻辑回归模型:

    • 理解逻辑回归模型;
    • 逻辑回归模型的应用;
    • 逻辑回归的优缺点;
  • 树模型:

    • 理解树模型;
    • 树模型的应用;
    • 树模型的优缺点;
  • 集成模型:

    • 基于bagging思想的集成模型
      • 随机森林模型
    • 基于boosting思想的集成模型
      • XGBoost模型
      • LightGBM模型
      • CatBoost模型
  • 模型对比与性能评估:

    • 回归模型/树模型/集成模型;
    • 模型评估方法;
    • 模型评价结果;
  • 模型调参:

    • 贪心调参方法;
    • 网格调参方法;
    • 贝叶斯调参方法;

代码示例:


笔记本无法运行,GPU运行完整代码如下