Regression Model 得分与数据的特征

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）。

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