决策分类树 决策分类树是一种用于预测离散数值的一种数据结构，基本原理是遍历每一个特征和每一个特征的阈值，使得在进行节点分解时，找到合适的特征或者分隔阈值，从而使得两个子分支的熵最大，熵最大直观的理解(以预测是否晴天为例)就是左分支都是晴天，而右分支都是雨天，也就是每个子分支的晴天和雨天的比例最大化，远离1:1的比例决策回归树 决策回归树是一种用于预测连续数值的一种数据结构，基本原理是遍历每一个特征
目 录1 需求分析2 数据探索3 数据预处理4 构建模型与评估1 需求分析这是个输出模型，模型的输出是某个地区的房价。显而易见是监督学习的任务。另外，因为这是个预测准确值的任务，所以它也是个回归任务。1）监督学习（Supervised learning）：根据已有的数据集，知道输入和输出结果之间的关系。根据这种已知的关系，训练得到一个最优的模型。也就是说，在监督学习中训练数据既有特征(featur
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2024-08-13 10:12:05
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文章目录1.介绍1.1 集成学习1.2 Boosting与 Bagging区别1.3 Gradient Boosting算法1.4 终极组合GBR2.代码实现特征重要性排序–Permutation ImportancePI优点PI思想以及具体实施流程：补充：我们自己定义模型的特征重要性排序 1.介绍梯度提升回归(Gradient boosting regression，GBR)是一种从它的错误中
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2024-06-28 14:57:30
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参考：scikit-learn基于梯度提升树算法提供了两个模型：GradientBoostingClassifier即GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）梯度提升决策树，用于分类问题GradientBoostingRegressor即GBRT（Gradient Boost Regression Tree）渐进梯度回归树，用于回归问题梯度提升决策树from sk
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2024-07-06 08:58:08
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# 梯度提升回归在 Python 中的实现指南
梯度提升回归是一种有效的机器学习回归算法，广泛应用于预测任务。当我们需要处理大量特征时，梯度提升回归能够通过组合多个简单的回归模型（通常是决策树）来提高模型的性能。本文将带你逐步实现梯度提升回归的过程，适合刚入行的小白开发者参考。
## 流程概述
实现梯度提升回归的流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
导语 在上一节中，我们求解了OLS的解析式，但是对于样本数量较多的情况下，矩阵的求解过程计算量非常大，本节讨论的是线性回归中的梯度下降法。梯度下降法x(0)，通过不断迭代，来更新x，使目标函数(线性回归中就是我们的损失函数)取得极小值，直到收敛。下面是一张梯度下降的示意图，对此，我们可以这样理解，当你站在一座山上要下山，那么你环顾四周，寻找当前能下的最
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2024-05-09 11:26:07
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1.项目背景基于直方图的梯度提升回归树，提高了回归模型的抗噪声以及局部扰动的能力。本项目通过直方图梯度回归模型来进行建模，并通过网格搜索算法进行模型的调优，使模型达到最优的效果，最后绘制特征的PDP依赖图。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下： 数据详情如下(部分展示)：3.数据预处理3.1 用Pandas工具查看数据使用Pandas工具的head(
梯度提升回归树（Gradient Boosting Regression Trees, GBRT）是一种集成学习方法，通过结合多个弱学习器（通常是决策树）的预测结果来提高整体模型的性能。GBRT特别擅长处理回归问题和分类问题，具有较高的预测准确性。
原创
2024-07-28 12:41:03
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1. GBDT概述 GBDT也是集成学习Boosting家族的成员，但是却和传统的Adaboost有很大的不同。回顾下Adaboost，我们是利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重，这样一轮轮的迭代下去。GBDT也是迭代，使用了前向分布算法，但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型，同时迭代思路和Adaboost也有所不同。ft−1(x)ft−1(x), 损失函数是L(y,ft
参考资料： 李航，《统计学习方法》 刘建平博客，梯度提升树(GBDT)原理小结 知乎，关于GBDT的几个不理解的地方? 知乎，gbdt的残差为什么用负梯度代替？ 知乎，梯度提升树中为什么说目标函数关于当前模型的负梯度是残差的近似值？ ———————————————————————————————————————————— 之前说过Adaboost算法，Adaboost没有限制基学习器是什么。提升树
文章目录线性回归线性函数梯度下降实现代码 线性回归是机器学习中最简单的模型之一，在许多应用中都有广泛的应用。本篇文章将介绍如何用线性函数、梯度下降来解决线性回归问题。 线性回归线性回归是一种用来预测连续输出变量（也叫做响应变量）与一个或多个自变量（也叫做解释变量）之间关系的模型。它的基本形式是：其中，是目标变量，是自变量， 是每个自变量对应的权重， 是随机误差。该方程表明，目标变量 与自变量
【资料链接】https://datawhalechina.github.io/machine-learning-toy-code/index.html 【内容概要】Part D第一节和第二节 【打卡内容】侧边栏练习，知识回顾，实现gbdt的分类树和回归树简单总结1、学习了GBDT回归参数优化问题的不同自处，将原本对一个参数的拟合，变成对数据树模型的拟合，模型的输出结果为我们原本想要的参数结果。 2
原理：提升树利用加法模型与向前分步算法实现学习的优化过程。 （我觉得就是把提升树算法里的残差用当前损失函数的负梯度在当前模型的值近似替代，拟合下一颗树。） 为啥用负梯度的值而不用提升树里的方法算残差呢，是因为当前损失函数是平方损失和指数损失函数时每步优化都很简单，但是对于一般损失函数而言，每一步的优化并不是那么容易，所以提出了梯度提升作为残差的近似值来拟合。基于残差进行学习，那么损失函数就会越来越
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2024-03-27 13:44:51
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GBR——Gradient boosting regression——梯度提升回归模型目 录1 Boosting 集成学习，Boosting与Bagging的区别2 Gradient Boosting算法 算法思想，算法实现，残差与负梯度 3 终极组合GBR1 BoostingBoosting是一种机
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2024-04-16 09:19:49
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梯度提升回归树(梯度提升机)梯度提升回归树是区别于随机森林的另一种集成方法，它的特点在于纠正与加强，通过合并多个决策树来构建一个更为强大的模型。该模型即可以用于分类问题，也可以用于回归问题中。梯度提升回归树与随机森林的方法不同，梯度提升采用连续的方式构造树，每颗树都试图纠正前一颗树的错误，也可称为弱学习器。三个重要参数在该模型中，有三个重要参数分别为 n_estimators(子树数量)、lear
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2024-04-28 09:52:04
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先缕一缕几个关系：GBDT是gradient-boost decision treeGBDT的核心就是gradient boost，我们搞清楚什么是gradient boost就可以了GBDT是boost中的一种方法，boost还有XGBoost，adaboost。GBDT的基模型一般是CART1 基本概念【Boost】就是让多个弱分类器，通过不同的集成方式，来让多个弱分类器变成一个强分类器。【g
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2024-05-21 13:33:57
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1、梯度提升回归树（梯度提升机） 梯度提升回归树是另一种集成方法，通过合并多个决策树来构建一个更为强大的模型。虽然名字中含有“回归”，但这个模型既可以用于回归也可以用于分类。与随机森林方法不同，梯度提升采用连续的方式构造树，每颗树都试图纠正前一棵树的错误。默认情况下，梯度提升采用连续的方式构造树，每棵树都试图纠正前一棵树的错误。默认情况下，梯度提升回归树中没有随机化，而是用到了强预剪枝。梯度提升树
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2024-04-16 09:42:26
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基本原理我们要将已知的数据点拟合成一条直线，这个拟合过程就称作为回归。 首先我们知道 Sigmoid函数： 它可以把任意数值转化为0，1之间的数，我们该数值来表征函数属于正样本的概率。 可以发现，Z大于0时，正样本概率大于0.5，此时我们认为他是正样本，因此该函数的结果以X的正负为分界线。 对每一个样本的n个特征，赋予权重，使每个样本都得到一个对应的自变量，再将该自变量带入
数值方法样本统计量：数据来自样本，计算的度量总体参数：数据来自总体，计算的度量点估计量： 样本统计量被称为是相应总体参数的点估计量位置的度量平均数最重要的变量：平均数(mean)
如果数据来自某个样本，则样本平均数为 。公式为：如果数据来自某个总体，则平均数用希腊字母μ表示。公式为：中位数将所有数据按升序排序后，位于中间的数值即为中位数。
（1）当观测值是奇数时，中位数就是中间那个数值。
（2）当
XGBoost提供梯度提升的优化实现准备'''XGBoost提供梯度提升的优化实现'''import xgboostimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import mean_squared_error#画出决策树回归的图def plot_predictions(regres
原创
2021-11-22 16:18:05
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