Я запускаю эксперимент с использованием XGBoost. Я установил число итераций до 1000 и получить результат - разумные из них ..XGBoost - скорость обучения
чем я пытался сделать что-то другое:
Вместо пробег 1000 итераций Я хотел бы пробежать 100 итераций этого повтора 10 раз (всего 1000 итераций). Между этими 10 этапами я устанавливаю: target_learn = target_learn - target_fitted (с предыдущего шага).
и чем target_fitted = target_fitted + предсказание
Target_fitted предсказание усиления путем перекрестной проверки на тестовых наборов над всем наборе данных.
У меня разные результаты - очень плохая точность.
чем я хожу даже далеко прогонов всего 5 итераций сделано 200times ... еще хуже ..
Причина, почему я пытаюсь сделать это, что я хочу изменить обучение матрицы во время итераций (пытается сделать что-то немного повторяющееся).
Любая идея, почему результат отличается ... то мне кажется, что первая итерация в каждом шаге что-то другое, поэтому я эту итерацию в модели много раз, что это убийство acurracy ...
Другие параметры такие же ..
или, может быть, мне не хватает что-то в комплекте ...? ТНХ