— 全文阅读3分钟 —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
# 使用Python的GBDT算法进行电量预测
在现代社会中，准确的电量预测对于电力生产和消耗至关重要。通过采用机器学习算法，如梯度提升决策树（GBDT），我们可以更准确地预测电量需求。这篇文章将带您了解如何使用Python实现GBDT进行电量预测，并提供了完整的代码示例。
## 什么是GBDT？
GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种集成学习算法，
文章目录一、前言二、线性模型三、非线性模型 一、前言回归预测建模的核心是学习输入 到输出 （其中 是连续值向量）的映射关系。条件期望 是 到 的回归函数。简单来说，就是将样本的特征矩阵映射到样本标签空间。本文全面整理了各种常用的回归预测模型，旨在帮助读者更好地学习回归预测建模。二、线性模型线性回归是一种线性模型，通过特征的线性组合来预测连续值标签。线性回归通过拟合系数 （可选择是否
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2024-10-29 10:36:22
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之前的很多算法（SVM、朴素贝叶斯等）的学习心得都没有来的及写。由于学校一个横向项目需要（酒店需求预测）考虑使用GBDT来做回归，今天就先写GBDT的心得体会（不久前刚写了随机森林作为铺垫）。这个算法是目前我接触到的算法当中比较难的一个了，但据说效果超级好，毕竟Kaggle竞赛的必备算法哈。 同随机森林
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2023-10-17 23:18:50
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1.概述 GBDT基于GB算法。GB算法的主要思想是，每次建立模型是在之前建立模型损失函数的梯度下降方向。损失函数是评价模型性能(一般为拟合程度+正则项)，认为损失函数越小，性能越好。而让损失函数持续下降，就能使得模型不断调整提升性能，其最好的方法就是使损失函数沿着梯度方向下降。GBDT再此基础上，基于负梯度(当损失函数为均方误差的时候，可以看作是残差)做学习。 2.原理 类似于随机森林
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2023-07-17 12:18:52
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一、原理篇1.1 温故知新回归树是GBDT的基础，之前的一篇文章曾经讲过回归树的原理和实现。链接如下：回归树的原理及Python实现1.2 预测年龄仍然以预测同事年龄来举例，从《回归树》那篇文章中我们可以知道，如果需要通过一个常量来预测同事的年龄，平均值是最佳选择之一。1.3 年龄的残差我们不妨假设同事的年龄分别为5岁、6岁、7岁，那么同事的平均年龄就是6岁。所以我们用6岁这个常量来预测同事的年龄
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2024-04-29 09:45:32
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1. GBDT多分类算法1.1 Softmax回归的对数损失函数1.2 GBDT多分类原理2. GBDT多分类算法实例3. 手撕GBDT多分类算法3.1 用Python3实现GBDT多分类算法3.2 用sklearn实现GBDT多分类算法4. 总结5. Reference本文的主要内容概览：1. GBDT多分类算法1.1 Softmax回归的对数损失函数当使用逻辑回归处理多标签的分类问题时，如果一
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2024-08-09 10:57:32
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GBDT即可用于解决回归问题，也能用于解决分类问题。在初步理解GBDT时，最好从回归和分类的角度分别理顺思路，发现其中的不同和关键点，就能初步明白GBDT的算法原理。接下来从回归和分类的角度分别记录下：1、回归的角度——初步：GBDT的思想可以用一个通俗的例子解释，假如有个人30岁，我们首先用20岁去拟合，发现损失有10岁，这时我们用6岁去拟合剩下的损失，发现差距还有4岁，第三轮我们用3岁拟合剩下
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2023-11-29 13:47:58
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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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# 使用GBDT进行多分类预测的Python实现
在进行多分类预测时，GBDT（Gradient Boosting Decision Trees）是一种有效的机器学习算法。下面，我将逐步介绍如何使用GBDT在Python中实现多分类预测的流程。
## 流程展示
在进行GBDT多分类预测的过程中，我们通常遵循以下步骤：
| 步骤 | 具体内容
原创
2024-10-22 06:20:07
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本文从互联网搬运，只用于本人学习记录。 决策树之GBDT1. 思想1.1. 回归树 Regression Decision Tree1.2. 梯度迭代 Gradient Boosting1.3 缩减 Shrinkage2. 优缺点3. 与Adaboost对比 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，属于 Boosti
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2024-03-19 16:14:20
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一、介绍：灰色预测是指利用 GM 模型对系统行为特征的发展变化规律进行估计预测。 二、灰色预测的步骤： 1.数据的检验与处理： 首先为了保证使用灰色预测模型的可行性，需要先做级比检验。 如果所有的级比λ(k)满足以下公式，则数列x(0)可以作为模型进行灰色预测。 若不满足条件，需要进行平移变换： 使平移后新数列的级比在条件。2.建立模型： 建立模型GM(1,1)，则可以得到预测值： 而且3.检测预
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2024-09-21 10:54:12
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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
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2024-04-03 09:17:27
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机器学习 【 GBDT算法】知识准备： arg 是变元（即自变量argument）的英文缩写。 arg min 就是使后面这个式子达到最小值时的变量的取值 arg max 就是使后面这个式子达到最大值时的变量的取值 例如 函数F(x,y): arg min F(x,y)就是指当F(x,y)取得最小值时，变量x,y的取值 arg max F(x,y)就是指当F(x,y)取得最大值时，变量x,y的取值
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2024-08-13 17:01:20
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GBDT：GBDT 非线性变换比较多，表达能力强，不需要做复杂的特征工程和特征变换。GBDT 是一个串行过程，不好并行化，计算复杂度高，不太适合高维稀疏特征；传统 GBDT 在优化时只用到一阶导数信息。Xgboost：1.正则项 把树模型复杂度作为正则项加到优化目标中，惩罚树的叶子数和叶子分数，确保了基学习器”弱”。用以权衡目标函数的下降和模型的复杂程度，避免过拟合。2. 二阶
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2024-07-28 08:41:51
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提到GBDT回归相信大家应该都不会觉得陌生，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github。一、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的基础，之前的一篇文章曾经讲过回归树的原理和实现。链接如下：回归树的原理及Python实现1.2 预测年龄仍然以预测同事年龄来举例，从《回归
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2024-08-29 20:27:30
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GBDTGBDT是boosting系列算法的代表之一，其核心是 梯度+提升+决策树。GBDT回归问题通俗的理解：
先来个通俗理解：假如有个人30岁，我们首先用20岁去拟合，发现损失有10岁，这时我们用6岁去拟合剩下的损失，发现差距还有4岁，第三轮我们用3岁拟合剩下的差距，差距就只有一岁了。如果我们的迭代轮数还没有完，可以继续迭代下面，每一轮迭代，拟合的岁数误差都会减小。最后将每次拟合的岁数加起来便
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2024-03-28 13:10:44
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原文：GBDT，全称Gradient Boosting Decision Tree，叫法比较多，如Treelink、 GBRT(Gradient Boost Regression Tree)、Tree Net、MART(Multiple Additive Regression Tree)等。GBDT是决策树中的回归树，决策树分为回归树和分类树，分类树的衡量标准是最大熵，而回归树的衡量标准是最小化均
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2023-08-27 09:47:35
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导语：数据挖掘，又译为数据采矿，是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。本篇内容主要向大家讲述如何使用KNN算法进行数据分类和数据预测。1、数据分类基础概念数据分类就是相同内容、相同性质的信息以及要求统一管理的信息集合在一起，把不同的和需要分别管理的信息区分开来，然后确定各个集合之间的关系，形成一个有条理的分类系统。举个最简单的例子：我们定义K线为三类：“上涨”：涨幅超过1%，“下跌”
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2023-11-16 20:58:10
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GBDT（Gradient Boost Decision Tree）
GBDT，全称Gradient Boosting Decision Tree，叫法比较多，如Treelink、 GBRT(Gradient Boost Regression Tree)、Tree Net、MART(Multiple Additive Regression Tree)等。GBDT是决策树中的回归树，决策树
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2024-03-10 08:45:14
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