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目前网上的调参方式一般为依次对各个参数进行网格调参，选择最好的grid_score值和对应的参数，实际上只考虑Accuracy和AUC的调参方式是错误的，尤其是在不均衡样本时候，必须考虑精确率和召回率。本文运用多种方式逐步尝试各种不同的调参方式，最后提出了用遗传算法思想来大概率获得全局最优解的调参方式。时间限制，就直接把PPT导成图片来讲解了，如下：

2017-10-31 16:10:54 2674 1

基于精确率和召回率的GBDT调参指南
只考虑Accuracy和AUC的调参方式是错误的；尤其是在不均衡样本时候，必须考虑精确率和召回率，本文采用基于遗传算法思想的调参方式，大概率来获得全局最优解

2017-10-31

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