说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景GBDT是Gradient Boosting Decision Tree（梯度提升树）的缩写。GBDT分类又是建立在回归树的基础上的。本项目应用GBDT算法实现多分类模型。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
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2023-08-25 16:34:37
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GBDT，梯度提升树属于一种有监督的集成学习方法，与之前学习的监督算法类似，同样可以用于分类问题的识别和预测问题的解决。该集成算法体现了三个方面的又是，分别是提升Boosting、梯度Gradient、决策树Decision Tree。“提升”是指将多个弱分类器通过线下组合实现强分类器的过程；“梯度”指的是在Boosting过程中求解损失函数时增加了灵活性和便捷性，“决策树”是指算法所使用的弱分类
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2023-06-09 22:43:08
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Python机器学习算法实现Author：louwillMachine Learning Lab 时隔大半年，机器学习算法推导系列终于有时间继续更新了。在之前的14讲中，笔者将监督模型中主要的单模型算法基本都过了一遍。预计在接下来的10讲中，笔者将努力更新完以GBDT代表的集成学习模型，以EM算法、CRF和隐马
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2023-10-10 10:48:54
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Table of Contents1 GBDT概述2 GBDT回归(提升树)2.1 算法流程2.2 python实现3 GBDT分类3.1 算法流程3.2 python实现3.3 多分类GBDT概述\(f_{k-1}(x)\
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2023-06-26 14:12:07
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在机器学习领域，Gradient Boosting Decision Trees（GBDT）因其准确性和效果受到了广泛的关注。本文将通过详细的步骤，介绍如何在Python中有效地调用GBDT。接下来的内容包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化，旨在帮助开发者深入了解GBDT的实现与应用。
### 环境准备
在开始之前，我们需要设置一个适合运行GBDT的开发环境。以下是依
一、算法简介：GBDT 的全称是 Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升树，在传统机器学习算法中，GBDT算的上是TOP前三的算法。想要理解GBDT的真正意义，那就必须理解GBDT中的Gradient Boosting和Decision Tree分别是什么？1. Decision Tree：CART回归树 首先，GBDT使用的决策树是CART回归树，无论是处理回归
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2023-09-27 12:15:54
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GBDT，梯度提升树属于一种有监督的集成学习方法，与之前学习的监督算法类似，同样可以用于分类问题的识别和预测问题的解决。该集成算法体现了三个方面的又是，分别是提升Boosting、梯度Gradient、决策树Decision Tree。“提升”是指将多个弱分类器通过线下组合实现强分类器的过程；“梯度”指的是在Boosting过程中求解损失函数时增加了灵活性和便捷性，“决策树”是指算法所使用的弱分类
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2023-07-17 21:54:29
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GBDT用于分类和回归及其python实现1.GBDT回归1.1基本思想1.2算法流程：2.GBDT二分类2.1基本思想2.2算法流程2.3python实现2.3.1回归树2.3.2GBDT实现 adaboost用于分类的时候其实是模型为加法模型，损失函数为指数损失函数的算法，用于回归的时候是是损失函数为平方误差的损失函数，但是当损失函数为一般损失函数的时候，优化会变得比较复杂，例如我们分类使
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2023-09-20 10:33:31
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随机森林 python实现GBDT python实现Adaboost python实现装袋（bagging）又称自助聚集（boot strap aggregating）， 是一种根据均匀分布概率从数据集最中有放回的重复抽样的技术。每个自助样本集都和原始数据集一样大，自助样本D_{i}大约包含63%的原训练数据。决策树桩（decision stump） 仅基于单个特征来做决策，仅包含一层的二叉决策树
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2023-07-17 21:52:53
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由于语言的巨大差异，在 Python 中调用 Maya 命令的方式与在 MEL 中使用 Maya 命令的方式有许多区别。下面是 Maya 中使用 Python 的入门基础知识：在 Maya 中输入 Python 命令有几种方法可以在 Maya 中输入 Python。脚本编辑器(Script Editor)为了便于在 Maya 中同时使用 MEL 和 Python 脚本，“脚本编辑器”(Script
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2023-06-30 21:10:59
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斌哥说大家好，我是斌哥。说起Python，最大的优点就是注重代码可读性，最大的缺点往往也是注重代码可读性的这个设计。Python区分块级别是通过Space空格和Table制表来进行区分的，并且对这两种分隔符都有相当严厉的规定，这样就会造成相当多的问题。我们先来看看代码。def addnumber(a,b):
if(type(a) == int and type(b) == int):
return
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2023-11-10 10:45:45
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gdb如何调用被调试任务的特定函数 一、gdb中函数调用
在gdb中，可以通过
call function(args……)
来调用一个函数，当然也可以使用print之类的函数来间接的调用一个函数，但是不管如何，它们最终都要求gdb来调用一个函数，执行该函数，取函数返回值等基本逻辑处理。现在想一下gdb是如何让被调试进程执行特定函数的，这里包含了参数的传递
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2024-07-13 08:05:14
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在本文中，你将学习到以下内容：GBDT算法实现模型保存模型加载及预测前言GBDT属于Boosting算法，它是利用损失函数的负梯度方向在当前模型的值作为残差的近似值，进而拟合一棵CART回归树。GBDT的会累加所有树的结果，而这种累加是无法通过分类完成的，因此GBDT的树都是CART回归树，而不是分类树（尽管GBDT调整后也可以用于分类但不代表GBDT的树为分类树）。本文就是利用GBDT算法实现一
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2023-07-21 23:46:08
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GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，梯度提升决策树Boosting集成学习经典一类算法，属于个体学习器间存在较强依赖关系的一类，需以串行的序列化生成方法构建。步骤：先从训练集中训练出一个基学习器，根据基学习器的表现调整训练样本分布，使得在基学习器中做错的训练样本在后续受到更多关注。根据调整后的样本分布训练下一个基学习器GBDT原理：所有弱分类器结果相加等于预
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2024-05-30 21:08:55
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# Python使用GBDT包分类教程
## 简介
本教程旨在教会刚入行的小白如何使用Python中的GBDT（梯度提升决策树）包进行分类任务。我们将详细介绍整个实现过程，并提供相应的代码示例和注释。
## 整体流程
下表是使用GBDT包分类的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 加载数据集 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 拆分数据集 |
原创
2023-12-12 07:36:50
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GBDT（Gradient Boosting Decision Tree），每一次建立树模型是在之前建立模型损失函数的梯度下降方向，即利用了损失函数的负梯度在当前模型的值作为回归问题提升树算法的残差近似值，去拟合一个回归树。GBDT应用有回归和分类：GBDT分类每一颗树拟合当前整个模型的损失函数的负梯度，构建新的树加到当前模型中形成新模型，下一棵树拟合新模型的损失函数的负梯度；GBDT回归每一颗树
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2023-08-30 08:00:56
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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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作者：李小文 算法工程师 提到GBDT回归相信大家应该都不会觉得陌生(不陌生你点进来干嘛[捂脸])，本文就GBDT回归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：1. 原理篇我们用人话而不是大段的数学公式来讲讲GBDT回归是怎么一回事。1.1 温故知新回归树是GBDT
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2023-07-26 13:45:46
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作者：实习僧的何梁真正完全搞清楚Python的编码问题我想大家经常被Python的编码问题搞的晕头转向，下面我一头来自实习僧的牛，为您详细解析这个天坑:1、python中一切皆对象，字符对象分为两种，一种是unicode对象,一种是str对象。2、python中字符是unicode为基础的，所以平时我们的字符串，也就是str在python内存中其实是以unicode编码存储的。3、所以我们平时pr
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2023-09-11 21:19:22
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Boosting是一种著名的监督学习算法框架，核心思想为迭代地使用一系列弱学习器（准确率仅比随机猜测略高）来获得较高的精度。本文将详细梳理Boosting的思想和细节，并介绍基于Boosting思想的GBDT算法，它在数据挖掘竞赛和业界中都有着极其广泛的应用。本文框架如下：1.Boosting/Bagging/Stacking2.Adaboost原理3.Adaboost和前向分步算法
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2024-05-27 18:22:59
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