Gradient Boosting Decision Tree （1）GBDT是一个回归树模型，不是分类树，这点需要明确 GBDT是回归树模型，回归树是用来预测值的，当然也可以做分类，而分类树如C4.5，ID3这些只能得到类别，并没有具体值（2）GBDT模型由多颗树组成，这与Boosting和Bagging的概念并不同 &nbs
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2023-09-15 14:28:33
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EL之GB(GBR)：利用GBR对回归问题(实数值评分预测)建模目录输出结果设计思路核心代码输出结果设计思路核心代码wineGBMModel = ensemble.GradientBoostingRegressor(n_estimators=nEst, ...
原创
2021-06-15 21:28:39
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...
原创
2022-04-22 17:08:42
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概述GA算法可以运用在求解复杂的找最优解的问题上，但它不保证一定能找到全局最优解。问题描述定性描述我们通过0-1背包问题来介绍GA算法，0-1背包问题可以描述为：给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最高。定量描述物体总数: N背包可容纳总重量: W第i件物体的重量：w[i]第i件物体的价格: v[i]进化论知识GA算法参考了进化论，我们有
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2024-05-09 11:18:36
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本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结。GBDT有很多简称，有GBT（Gradient Boosting Tree）, GTB（Gradient Tree Boosting ）， GBRT（Gradient Boosting Regression Tre
HTML基础一、HTML基础语法1. 什么HTMLHTML（Hypertext Markup Language） - 超文本标记语言标记语言 - 在不同的文本中加不同的标记让文本的意义和功能不同, 例如：markdown、htmlHTML大小不敏感： html ==Html == HTML == hTMl (小写和大写功能一样)2. 标签 - 就是标记，标签是HTML的基本结构，不同的标签功能不一
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2024-07-02 20:55:16
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一、要理解GBDT当然要从GB(Gradient Boosting)和DT(Decision Tree)两个角度来理解了；二、GB其实是一种理念，他并不是这一个具体的算法，意思是说沿着梯度方向，构造一系列的弱分类器函数，并以一定权重组合起来，形成最终决策的强分类器；注意，这里的梯度下降法是在函数空间中通过梯度下降法寻找使得LOSS最小的一个函数，即L(y,f)对f求层，区别于传统的梯度下降法选择一
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2024-07-09 13:50:24
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随机森林（Random Forest, RF)和迭代决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）都是通过构建多个决策树来组成集成模型， 他们分别属于Bagging和Boosting两大类算法。Bagging (Bootstrap Aggregation)算法1. 用重置抽样（sample with replacement）在原有的训练数据集（training
梯度提升树（Gradient Boosting Decison Tree）GBDT有很多简称，有GBT（Gradient Boosting Tree）, GTB（Gradient Tree Boosting ）， GBRT（Gradient Boosting Regression Tree）, MART(Multiple Additive Regression Tree)，其实都是指的同一种算法，
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2024-03-08 23:15:46
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本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型，所以可以用来解决二分类问题。这个方法出自于Facebook 2014年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook 。
GBDT+LR 使用最广泛的场景是CTR点击率预估，即预测当给用户推送的广告会不会被用户点击。
点击率预估模型涉及的训练样本一般是上
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2024-04-19 06:35:58
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高尔顿发现了“向平均回归”，一个总体中在某一时期具有某一极端特征的个体在未来的某一时期将减弱它的极端性，比如非常矮小的父辈倾向于有偏高的子代，而非常高大的父辈则倾向于有偏矮的子代。这些都是“回归效应”之前也写过回归分析的文章，今天再说回归分析：细说回归分析 变量间的度量对于数值型自变量和数值型因变量之间的分析方法就要用到相关与回归分析。变量间的关系有两种：函数关系和相关关系。函数关系函数关系是一一
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2023-09-06 07:15:46
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GRADIENT BOOSTING REGRES
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2023-06-03 11:15:30
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上一篇文章，博主介绍了反映两个变量之间关系的模型，即一元线性回归模型。如果变量有好几个，那就要用到多元线性回归模型了。首先，导入相关模块和数据集：from sklearn import model_selectionimport pandas as pdimport numpy as npimport statsmodels.api as smdata=pd.read_excel(r'/Users
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2023-11-05 20:04:55
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构建并评价回归模型回归算法的实现过程与分类算法类似，原理相差不大。分类和回归的主要区别在于，分类算法的标签是离散的，但是回归算法的标签是连续的。回归算法在交通、物流、社交网络和金融领域都能发挥巨大作用。1、使用sklearn估计器构建线性回归模型从19世纪初高斯提出最小二乘估计法算起，回归分析的历史已有200多年。从经典的回归分析方法到近代的回归分析方法，按照研究方法划分，回归分析研究的范围大致如
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2023-05-31 16:26:11
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文章主要介绍两种常见的回归分析方法，以及其对应的Python实现操作。 目录:什么是回归分析 为什么使用回归分析 回归分析技术有哪些 使用Python实现回归分析什么是回归分析在统计学中，回归分析（regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。 在大数据分析中，回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之
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2023-06-30 15:59:31
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简介Python之所以如此受欢迎的一个原因就在于它能够应用于数据分析和挖掘方面的工作。不仅是在工业化运用还是在科学研究中，Python提供了非常方便和高性能的应用接口，是人们只需要关注数据本身，而不需要花太多的精力在方法上。线性回归模型是最常见的统计模型，它反映了系统整体的运动规律。从数学的角度讲，就是根据系统的总体静态观测值，通过算法去除随机性的噪点，发现系统整体运动规律的过程。最简单的线性回归
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2023-09-14 09:36:59
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阅读目录前言回归树回归树的优化工作 - 剪枝模型树回归树 / 模型树的使用小结
前言 前文讨论的回归算法都是全局且针对线性问题的回归，即使是其中的局部加权线性回归法，也有其弊端(具体请参考前文) 采用全局模型会导致模型非常的臃肿，因为需要计算所有
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2024-07-30 10:53:17
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作者：chen_h 线性回归和逻辑回归是回归技术中最受欢迎的技术，但是他们一般很难处理大规模数据问题，很难处理过拟合问题。所以，我们一般都会加上一些正则化技术，在本文中我们会介绍一些最基础的正则化技术，Ridge 回归和 Lasso 回归。这两种回归技术总体的思路是不变的。1. 简要概述Ridge 和 Lasso 回归是通常用于在存在大量特征的情况下创建简约模型的强大技术。这里的大数据指的是两方面
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2023-12-12 12:18:48
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监督学习中，如果预测的变量是离散的，我们称其为分类（如决策树，支持向量机等），如果预测的变量是连续的，我们称其为回归。回归分析中，如果只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。对于二维空间线性是一条直线；对于三维空间线性是一个平面，对于多维空间
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2023-08-18 14:34:01
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作为一名曾经研究过人工神经网络的菜鸟，前两天刚听说有岭回归估计和LASSO估计，统计学老师也布置了作业，然，在不甚理解的情况下，用Python写了一下，也不知是否正确。不合适的地方请不吝赐教。作业如下：x，y已知，分别用岭估计和LASSO估计，估计的值，并使用MSE评估估计结果。个人理解：在完全没有数据的情况下，很显然，需要随机生成一些数据。在年少的时候就知道，若已知和值，给定一个x就会有个y生成
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2023-09-25 12:39:03
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