上一篇文章讲了GBDT的回归篇，其实这一篇文章的原理的思想基本与回归相同，不同之处在于分类任务需用的损失函数一般为logloss、指数损失函数。 回顾下logistic regression有助于我们进一步的了解GBDT是如何进行分类的，线性模型是我们使
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2024-03-31 19:30:17
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目录1.CART回归树2.加法模型与前向分布算法3.回归问题的提升树4.GBDT算法5.GBDT用于二分类问题A.单个样本的损失(BCE损失)B.在第m步样本的损失的负梯度C.算法的第一步中, 模型的初始值D.每个节点区域的输出值的估计概述： GBDT算法可以看成是由M棵树CART回归树组成的加法模型， 该模型使用前向分布算法来学习， 在前向分布算法中，每一步只学习一个基函数(基模型)及其系数，逐
KNN算法简介 KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出你的类别。KNN最邻近分类算法的实现原理：为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与所有已知样本的距离，从中选取与未知样本距离最近的K个已知样本，根据少数服从多数的投票法则
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2024-04-08 20:28:33
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GBDT 是常用的机器学习算法之一，因其出色的特征自动组合能力和高效的运算大受欢迎。 这里简单介绍一下 GBDT 算法的原理，后续再写一个实战篇。1、决策树的分类决策树分为两大类，分类树和回归树。分类树用于分类标签值，如晴天/阴天/雾/雨、用户性别、网页是否是垃圾页面；回归树用于预测实数值，如明天的温度、用户的年龄、网页的相关程度；两者的区别：分类树的结果不能进行加减运算，晴天 晴天
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2024-05-20 15:38:19
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# 使用 Python 实现 GBDT 二分类
在机器学习领域，GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种强大的算法，常用于分类和回归任务。对于初入门的开发者来说，首先需要了解如何使用 Python 来实现 GBDT 的二分类模型。接下来，我将为你提供一个完整的流程，并以具体的代码示例来帮助你理解。
## 整体流程
我们将通过以下步骤来实现 GBDT 二
原创
2024-10-20 06:52:55
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样本编号花萼长度(cm)花萼宽度(cm)花瓣长度(cm)花瓣宽度花的种类15.13.51.40.2山鸢尾24.93.01.40.2山鸢尾37.03.24.71.4杂色鸢尾46.43.24.51.5杂色鸢尾56.33.36.02.5维吉尼亚鸢尾65.82.75.11.9维吉尼亚鸢尾Iris数据集这是一个有6个样本的三分类问题。我们需要根据这个花的花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度来判断这个花属于
任务二GBDT算法梳理一、加法模型与前向分布算法1、加法模型2、前向分布算法二、负梯度拟合三、GBDT常用损失函数1、分类算法2、回归算法四、GBDT回归算法五、GBDT分类算法1、二分类2、多分类六、正则化七、优缺点八、sklearn参数九、应用场景 一、加法模型与前向分布算法 AdaBoost 算法可以认为是模型为加法模型、损失函数为指数函数、学习算法为前向分步算法的二类分类学习方法。1、加
形式1：输出为单通道即网络的输出 output 为 [batch_size, 1, height, width] 形状。其中 batch_szie 为批量大小，1 表示输出一个通道，height 和 width 与输入图像的高和宽保持一致。在训练时，输出通道数是 1，网络得到的 output 包含的数值是任意的数。给定的 target ，是一个单通道标签图，数值只有 0 和 1 这两种。为了让网络
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2023-09-22 12:24:04
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GBDT梯度提升决策树，是一种典型的boosting的集成学习算法，也就采用的加法模型，通过 若干个基学习器的结果进行相加得到最终的结果。一.GBDT的训练过程GBDT通过多轮迭代,每轮迭代产生一个弱分类器，每个分类器在上一轮分类器的残差基础上进 行训练。对弱分类器的要求一般是足够简单，并且是低方差和高偏差的。因为训练的过程是通 过降低偏差来不断提高最终分类器的精度。GBDT的基学习器一般为car
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2024-05-29 00:57:57
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如果读者对以上各个方面都很熟悉，那么恭喜你已经成功掌握GBDT了。Boosting算法Bagging算法介绍在正式开讲GBDT之前，我先熟悉一下江湖中传说的集成学习的两个派系，分别是Boosting和Bagging。所谓的集成学习主要是通过学习多个弱学习器结合组合策略组成强学习以达到“多个臭皮匠顶个诸葛亮”的作用。集成学习中最典型的两个代表就是Boosting家族和Bagging家族。
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2024-05-27 15:52:34
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通过二分类问题，去看看GBDT究竟是如何做分类的
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2022-12-12 10:31:30
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GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，中文名为梯度提升决策树，属于集成学习的一种，由多个弱学习器组合成强学习器，每个弱学习器为一颗二叉决策树，每一颗树会拟合前面所有树的组合带来的残差，这个残差可以负梯度(即损失函数对拟合函数求导)、也可以是目标值与真实值之间的差距，如果是分类问题，一般是去拟合负梯度方向，如果是回归问题，一般是去拟合目标值与真实值之间的差距。本
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2024-04-03 08:37:25
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Sklearn中的二分类模型可以进行多分类的原理二分类扩展到多分类的方法从sklearn的源码中可以找到sklearn将二分类模型推广到多分类模型的具体做法：即比较常用的：one-vs-rest（一对多）one-vs-one（一对一）error correcting output codes（纠错输出编码，多对多）其中，Sklearn中默认的方法是one-vs-rest接下来将逐个介绍这三个方法的
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2024-01-08 15:35:18
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PyTorch搭建全连接神经网络求解二分类问题在求解线性回归问题的时候，我们已经学习了如何使用梯度下降算法来不断更新权重矩阵，使误差函数不断减小，这一节我们将使用PyTorch搭建一个简单的神经网络来求解二分类问题。本文的Jupyter Notebook代码可以在这里找到。文末也附上了可以运行的.py文件的代码import numpy as np
import matplotlib.pyplot
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2023-07-17 21:56:37
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在上一篇文章当中，我们学习了GBDT这个模型在回归问题当中的原理。GBDT最大的特点就是对于损失函数的降低不是通过调整模型当中已有的参数实现的，若是通过训练新的CART决策树来逼近的。也就是说是通过增加参数而不是调整参数来逼近损失函数最低点。如果对于这部分不是很理解的话，可以通过下方的链接回顾一下之前的内容： 机器学习 | 详解GBDT梯度提升树原理，看完再也不怕面试了mp.weixin.q
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2024-09-28 19:29:42
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类任务常见的损失函数 总结 Refer...
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2023-05-01 07:59:48
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机器学习-python实践
分类问题项目流程：如何端到端的完成一个分类问题的模型如何通过数据转换提高模型的准确度如何通过调参提高模型的准确度如何通过算法集成提高模型的准确度问题定义 在这个项目中采用声纳、矿山和岩石数据集（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Connectionist+Bench+%28
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2024-07-31 17:26:08
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最早类型的Adaboost是由Yoav Freund和Robert E.Schapire提出的，一种用于二分类的boosting集成学习方法。也是李航《统计学习方法》中所介绍的Adaboost。它将一系列弱分类器的线性组合，生成一个强分类器。需要注意的是这里的弱分类器的定义是学习的正确率仅比随机猜测略好的分类器。如果基分类器已经是强学习了，再用boosing的话可能提升的效果就不是很明显了。因为b
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2023-12-12 15:45:49
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参考博客链接：大神在此！1、提升树2、梯度提升树2.1、回归提升树2.2、二分类2.3、多分类1、提升树：GBDT涉及提升树的概念，而与提升最紧密联系的算法包括adaboost，adaboost是利用前一轮迭代的误差率来更新训练集的权重，校正前一轮迭代被错误分类的样本，通俗一点的理解就是将重心放在分错的样本上。而分类误差率是根据训练数据的权值计算得到的，而训练得到的每一个基分类器的系数是当前的分类
二分类-深度学习2.1-吴恩达老师课程介绍案例符号定义 仅作为个人学习记录介绍当实现一个神经网络的时候，我们需要知道一些非常重要的技术和技巧。例如有一个包含个样本的训练集，你很可能习惯于用一个for循环来遍历训练集中的每个样本，但是当实现一个神经网络的时候，我们通常不直接使用for循环来遍历整个训练集，所以在这周的课程中你将学会如何处理训练集。 另外在神经网络的计算中，通常先有一个叫做前向暂停(
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2023-10-10 00:23:40
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