# Черновое сравнение реализаций градиентного бустинга
Репозиторий содержит исходный код моделей мультиклассовой классификации (MNIST)
с помощью XGBoost, LightGBM и CatBoost.
Сравнивается точность каждой реализации по определению цифры на картинке.
Подробности и результаты можно прочитать тут: http://kelijah.livejournal.com/216093.html
XGBoost、LightGBM和CatBoost在MNIST分类问题上的比较.zip
版权申诉
75 浏览量
2023-03-31
22:32:34
上传
评论
收藏 13KB ZIP 举报
XGBoost、LightGBM和CatBoost在MNIST分类问题上的比较.zip （10个子文件） 
MNIST_Boosting-master 
catboost_solver.py 2KB mnist_loader.py 612B catboost_hyperopt_solver.py 4KB xgb_solver.py 2KB boosting_solver.py 2KB xgb_hyperopt_solver.py 5KB mnist_vae.py 3KB lgb_hyperopt_solver.py 6KB lgb_solver.py 2KB README.md 564B资源评论
