一，分类与回归分类（classification）与回归（regression）本质上是相同的，直观的不同之处在于输出结果是否连续。引用Andrew Ng的Machine Learning课程给出的定义： Supervised learning problems are categorized into "regression" and "classification" problems. In
上一次我们一起学习了 决策树之 GBDT 算法 - 回归部分，今天我们继续学习该算法的分类部分。使用 GBDT 来解决分类问题和解决回归问题的本质是一样的，都是通过不断构建决策树的方式，使预测结果一步步的接近目标值。因为是分类问题，所以分类 GBDT 和回归 GBDT 的 Loss 函数是不同的，具体原因我们在《深入理解逻辑回归》 一文中有分析过，下面我们来看下分类 GBDT 的 Los
GBDT主要由三个概念组成：Regression Decistion Tree、Gradient Boosting与ShrinkageGBDT之GB——回归树 决策树不仅可以用于分类，还可用于回归，它的作用在于数值预测，例如明天的温度、用户的年龄等等，而且对基于回归树所得到的数值进行加减是有意义的。GBDT在运行时就使用到了回归树的这个性质，它将
基础概念GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 全称梯度提升决策树，是一种迭代的决策树算法。GBDT是集成学习Boosting的家族成员，GBDT中的树是回归树，用于回归预测，调整后也可以用于分类。分类树与回归树的差异分类树大致的实现过程是：穷举每一个属性特征的信息增益值，每一次都选取使信息增益最大（或信息增益比，基尼系数等）的特征进行分枝，直到分类完成或达到预
作者：1直在路上1因为用树模型太习以为常了，以至于看到这个标题很容易觉得这很显然。但越简单的东西越容易出现知识盲区，仔细想一下好像确实有点疑问：GBDT 用的是回归树，是如何做的分类呢？- 作者：1直在路上1- 一 简介GBDT 在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，GBDT 在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个效果确实挺不错；既
GBDT 适用范围GBDT 可以适用于回归问题（线性和非线性）其实多用于回归；GBDT 也可用于二分类问题（设定阈值，大于为正，否则为负）和多分类问题RF与GBDT之间的区别与联系1）相同点：都是由多棵树组成最终的结果都由多棵树共同决定。2）不同点：组成随机森林的树可以分类树也可以是回归树，而GBDT只由回归树组成组成随机森林的树可以并行生成（Bagging）；GBDT 只能串行生成（Boosti
GBDT+XGBoost算法非常实用，且面试常考，应给予重视。一、GBDT1.1 GBDT的原理用下一个弱分类器去拟合当前残差（真实值-当前预测值），之后所有弱分类器的结果相加等于预测值。这里弱分类器的表现形式就是CART树。如图所示：Y = Y1 + Y2 + Y3。 1.2 GBDT回归任务【例题一】某人今年30岁了，但计算机或模型GBDT并不知道今年多少岁，那GBDT咋办呢？第一
分类与回归区别是什么？ - 陶韬的回答 - 知乎 ://.zhihu.com/question/21329754/answer/204957456 作者：陶韬链接：://.zhihu.com/question/21329754/answer/204957456来源：知
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2021-10-29 10:30:18
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具体的看链接，感觉都是感性的分析，因为没有严格的界定。 粗糙理解： 输出的是类别，比如明天天气是晴天还是阴天，是分类。 预测一个数值，比如明天气温是多少度，这是回归。 传送门1：【机器学习小常识】“分类” 与 “回归”的概念及区别详解 传送门2：分类与回归区别是什么？ 传送门3：1.4 数据分类问题
原创
2021-11-16 10:11:08
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目录1、分类与回归是干嘛的？2、二者有什么区别1.输出不同2.目的不同3.本质不同4.结果不同3、场景应用1.分类应用2.回归应用学过机器学习的人都听过两个概念：分类与回归，特别的，在YOLO v1中，作者也提到了YOLO之前的物体检测方法通常都转变为了一个分类问题，如 R-CNN、Fast R-CNN 等等。而YOLO将检测变为一个 回归问题。那么这两个概念有什么联系，有什么区别呢？写这篇博客，
学过机器学习的人都听过两个概念：分类与回归，特别的，在YOLO v1中，作者也提到了YOLO之前的物体检测方法通常都转变为了一个分类问题，如 R-CNN、Fast R-CNN 等等。而YOLO将检测变为一个 回归问题。那么这两个概念有什么联系，有什么区别呢？写这篇博客，参考过很多人的简介，不同的人给的回复也不同， 在这里，我把他们汇总一下。重点来啦重点来啦！！！ 分类和回归1、分类与回归是干嘛的？
一、CART简介 分类与回归树（calssification and regression tree，CART）是决策树算法中的一种，与其他决策树算法相同，同样由特征选择，树的生成与剪枝组成。CART被广泛应用，且被用于树的集成模型，例如，GBDT、RF等集成算法的基学习器都是CART树。决策树是典型的非线性模型，GBDT和RF因此也是非线性模型。 决策树的经典算法包括ID3、C4.5、CAR
由于实践需要，需要学习分类和回归的相关知识1.分类与回归的作用不管是分类，还是回归，其本质是一样的，都是对输入做出预测，并且都是监督学习。说白了，就是根据特征，分析输入的内容，判断它的类别，或者预测其值。2.分类与回归的区别2.1输出不同1.分类问题输出的是物体所属的类别，回归问题输出的是物体的值。2.分类问题输出的值是离散的，回归问题输出的值是连续的注：这个离散和连续不是纯数学意义上的离散和连续
2019-01-14修改部分文字内容，增强理解 2019-01-17修改章节4.提升树算法与负梯度拟合，章节5.梯度提升回归树算法，更改公式、加注释使其更加容易理解 增加章节2.GBDT优缺点，6.梯度提升分类树算法1.GBDT概念以决策树为基学习器的
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2023-07-17 21:51:05
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KNN是一种基本分类与回归算法，它没有显式的学习过程。它不像其他模型有损失函数、有优化算法、有训练过程。对于给定的实例数据和其对应的所属类别，当要对新的实例进行分类时，根据这个实例最近的K个实例所属的类别来决定其属于哪一个类。KNN算法示意图：图1.KNN算法KNN算法过程如下：KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同。KNN做分类预测时，一般是选择多数表决法，即训练集里和预测
GBDT的决策树： 无论是处理回归任务还是二分类以及多分类任务，GBDT使用的决策树是CART回归树。因为GBDT每次迭代要拟合的是梯度值，是连续值所以要用回归树。 对于回归树算法来说最重要的是寻找最佳的划分点，那么回归树中的可划分点包含了所有特征的所有可取的值。在分类树中最佳划分点的判别标准是熵或者基尼系数，都是用纯度来衡量的，但是在回归树中的样本标签是连续数值，所以再使用熵之类的指标不再合适，
“无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说通过回归分析预测值为...
原创
2022-09-09 00:25:18
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GBDT 及其改进版本(XGboost, lightGBM)在数据竞赛中占了大半江山，网上讲解的文章也很多，但大多是文字和公式的形式，这里尝试用简单的图解形式，去理解 GBDT 的基本操作过程。参考《统计学习方法》P149中的例子，说明 GBDT 的构造和预测过程。GBDT的构造GBDT 采用的弱分类器限定了 CART，因此构造出来的都是二叉树，因为单棵 CART 树的能力有限，GBDT 通过构造
分类与回归是监督学习中的两个主要任务，它们即对应了监督学习中“学习”的部分分类模型与回归模型的本质其实一样。分类模型可将回归模型的输出离散化，回归模型也可将分类模型的输出连续化例如：Linear Recognition 线性回归使用 y = wx + b 的形式，y就是模型的输出，是一个连续值，所以可以用于处理回归问题Logistic Recognition 逻辑回归一般作为分类问题的首选算法，l
原址 机器学习可以解决很多问题，其中最为重要的两个是 回归与分类。 这两个问题怎么解决， 它们之间又有什么区别呢？ 以下举几个简单的例子，以给大家一个概念 1. 线性回归 回归分析常用于分析两个变量X和Y 之间的关系。 比如 X＝房子大小 和 Y＝房价 之间的关系， X=(公园人流量，公园门票票价）
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2018-07-09 22:46:00
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