一个Bug的生命周期是从创建开始到关闭结束，而Bug能否关闭就取决于回归测试的结果，测试人员可能很多都对Bug灵敏度有较高要求，但是对于回归测试的把控或质量掌握的程度却比较模糊。而关于回归测试的范围、回归测试的开展正是本文讨论的重点。Bug回归的重要性回归测试是软件测试中不可忽视的一部分，回归测试是对问题修改后，重新进行测试并确认修改没有引入新错误，或者导致其他程序出现错误。作为软件生命周期的一部
梯度提升回归树: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。在该模型中，有三个重要参数分别为 n_estimators(子树数量)、learning_rate(学习率)、max_depth(最大深度)。
n_estimators 子树数量: 通常用来
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2024-03-21 14:50:38
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在前面决策树的介绍中，我们使用ID3算法来构建决策树；这里我们使用CART算法来构建回归树和模型树。ID3算法是每次选取当前最佳的特征来分割数据，并按照该特征的所有可能取值来区分。比如，如果一个特征有4种取值，那么数据将被切分成4份。很明显，该算法不适用于标签值为连续型的数据。CART算法使用二元切分法来处理连续型变量，即每次把数据集切分成左右两份。回归树回归树使用CART算法来构建树，使用二元切
一、XBGoost调参步骤：1、设定一个稍大的学习率（0.1），利用xgboost里的cv方法去确定一个合适的迭代次数（也就是树的个数）2、根据参数的重要性，分别对参数进行调参，利用GridSearchCV，先进行大范围粗调再小范围精调，参数重要性排序：max_depth和min_child_weightgammasubsample和colsample_bytreereg_alpha和reg_la
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2024-03-08 21:55:42
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概念数据增强（Data Augmentation）是一种通过利用算法来扩展训练数据的技术。人工智能三要素之一为数据，但获取大量数据成本高，但数据又是提高模型精度和泛化效果的重要因素。当数据量不足时，模型很容易过拟合，精度也无法继续提升，因此数据增强技术应运而生：利用算法，自动增强训练数据。 方法数据增强有一系列简单方法可供选择： 几何变换：翻转、旋转、缩放、裁剪、平移等颜色变换
决策树算法原理(ID3，C4.5)CART回归树 决策树的剪枝 在决策树算法原理(ID3，C4.5)中，提到C4.5的不足，比如模型是用较为复杂的熵来度量，使用了相对较为复杂的多叉树，只能处理分类不能处理回归。对这些问题，CART(Classification And Regression Tree)做了改进，可以处理分类，也可以处理回归。 1. CART分
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2024-07-24 16:17:32
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人智导（十）：回归方法的扩展多项式回归回归方法的扩展：描述观测变量和响应变量间关联的标准线性模型扩展为非线性多项式回归 示例：年龄与工资关系（n=4项） 阶梯函数方法回归方法的扩展：将观测变量的连续值划分为若干区间（分箱操作）（类似于你清计算GPA）实例：观测变量划分为k个区间， 以此构建k+1个新的变量（条件成立则函数值为1，否则为0） 回归模型： ：的平均值，仅当对于的值满足于，则预测值为：相
本文是李航老师《统计学习方法》第八章的笔记，欢迎大佬巨佬们交流。主要参考博客：主要内容包括：1. 提升方法AdaBoost算法2. AdaBoost算法的训练误差分析3. AdaBoost算法的解释4. 提升树 1. 提升方法AdaBoost算法 提升(boosting)方法是一种常用的统计学习方法，应用广泛且有效。在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多
网上已经有很多介绍Boosting的资料了，这里简单概述一下Boosting。Boosting是一种ensemble的学习方法。通过反复学习多个弱学习器，然后使用加法模型将弱学习器组合到一起形成一个强学习器。如果每次学习一个弱分类器都用同样的数据，显然是学习多少次都是没有太大意义。所以，大多数Boosting每一轮训练一个弱学习器时就会改变样本的概率分布，也就是每个样本的权重。然后下一个弱学习器就
与计算机视觉中使用图像进行数据增强不同，NLP中文本数据增强是非常罕见的。这是因为图像的一些简单操作，如将图像旋转或将其转换为灰度，并不会改变其语义。语义不变变换的存在使增强成为计算机视觉研究中举个简单例子，我们用机器翻译把一段英语翻译成另一种语言，然后再翻译回英语。这个方法已经成功的被用在Kaggle恶意评论分类竞赛中。反向翻译是NLP在机器翻译中经常使用的一个数据增强的方法。。其本质就是快速产
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2024-04-01 16:54:48
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提升树提升树模型以决策树为基函数的提升方法称为提升树(boosting tree)。 对分类问题是二叉分类树，对回归问题是二叉回归树。 提升树可以表示为决策树的加法模型： fM(x)=∑m=1MT(x;Θm) 其中，T(x;Θm)表示决策树；Θm为决策树的参数；M为树的个数。 提升树算法提升树算法采用前向分步算法。首先确定初始提升树f0(x)=0，第m步的模型是 fm(x)=fm−1(x)+T
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2024-06-28 17:50:37
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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 什么是CARTCART，又名分类回归树，是在ID3的基础上进行优化的决策树，学习CART记住一下关键点：(1) CART既能是分类树，又能是回归树(2) CART是分类树时，采用GINI指数作为节点分裂的依据；当CART是回归树时，采用样本的最小方差作为节点分裂的依据。(3) CART是一棵二叉树分类树的作用是通过一个对象的特征来预测该对象所属的类别，而回归树的目的是根据一个对象的信息预测该对
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2024-08-21 19:52:53
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提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法, 模型表示为决策树的加法模型:\[ F_M(x) = \sum_{m=0}^M f(x;\Theta_m), \]其中 \(M\) 为树的个数, \(f(x;\Theta_m)\) 表示决策树, \(\Theta_m\)1. 提升树算法提升树算法采用向前分步 (forward stagewise) 算法 (本质上是一种贪心算法). 对于训练数据集 \
一。二、XGBoostXGBoost是boosting算法的其中一种。Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起形成一个强分类器。因为XGBoost是一种提升树模型，所以它是将许多树模型集成在一起，形成一个很强的分类器。而所用到的树模型则是CART回归树模型。讲解其原理前，先讲解一下CART回归树。一、CART回归树CART回归树是假设树为二叉树，通过不断将特征进行分裂。比
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2024-10-08 08:51:37
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提升树：提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升方法实际采用加法模型(即基函数的线性组合)与前向分布算法，以决策树为基函数的提升方法称为提升树，对分类问题决策树是二叉分类树，对回归问题决策树是二叉回归树，其根据特征x<v与x>v将根结点直接连接两个叶结点，以作为决策树桩。提升树模型可以表示为决策树的加法模型：其中， 表示决策树，为决策树的参数；M为树的个数&nbs
提到回归树相信大家应该都不会觉得陌生（不陌生你点进来干嘛[捂脸]），大名鼎鼎的GBDT算法就是用回归树组合而成的。本文就回归树的基本原理进行讲解，并手把手、肩并肩地带您实现这一算法。完整实现代码请参考本人的p...哦不是...github： regression_tree.pygithub.com regression_tree_example.pygithub.com
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2024-09-01 11:13:19
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广告从产生到用户接触经历了一些阶段，就是广告的信息传播模型。该有效性模型把广告的信息接收过程分为选择（selection）、解释（interpretation）与态度（attitude） 三个大阶段，或者进一步分解为曝光（exposure）、关注（attention）、理解（comprehension）、接受 （acceptence）、保持（retention）与决策（decision） 6个
提升树：提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升方法实际采用加法模型(即基函数的线性组合)与前向分布算法，以决策树为基函数的提升方法称为提升树，对分类问题决策树是二叉分类树，对回归问题决策树是二叉回归树，其根据特征x<v与x>v将根结点直接连接两个叶结点，以作为决策树桩。提升树模型可以表示为决策树的加法模型：其中， 表示决策树，为决策树的参数；M为树的个数&nbs
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2024-06-28 04:14:37
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