数据特征对于模型选择，模型的运行结果起着决定性作用。现在比较boston数据的运行结果
可以看出，线性回归模型y如果d取得高的得分需要：
1.大数据量
2. 高维度polynormial(degree=2)(13:105)
3.GridSearchCV
4.scaler：对于小数据量尤其重要
5.stacking有利于稳定预测结果
XGBooost, LGB, GBoosting 表现不如简单线性模型的原因还需要进一步研究。（这类模型运算的时间是后者的数倍）。
可以看出，线性回归模型y如果d取得高的得分需要：
XGBooost, LGB, GBoosting 表现不如简单线性模型的原因还需要进一步研究。（这类模型运算的时间是后者的数倍）。
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英文原文：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/06/a-compr...
本文标题：Regression Model 得分与数据的特征
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/yutxgftx.html
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