梯度提升迭代决策树GBDTGBDT也是Boosting算法的一种，但是和AdaBoost算法不同；区别如下： AdaBoost算法是利用前一轮的弱学习器的误差来更新样本权重值，然后一轮一轮的迭代；GBDT也是迭代，但是GBDT要求弱学习器必须是CART模型，而且GBDT在模型训练的时候，是要求模型预测的样本损失尽可能的小。 别名：GBT(Gradient Boosting Tree)、GTB(Gr
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2024-04-20 20:18:58
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前言提到森林，就不得不联想到树，因为正是一棵棵的树构成了庞大的森林，而在本篇文章中的”树“，指的就是Decision Tree-----决策树。随机森林就是一棵棵决策树的组合，也就是说随机森林=boosting+决策树，这样就好理解多了吧，再来说说GBDT，GBDT全称是Gradient Boosting Decision Tree，就是梯度提升决策树，与随机森林的思想很像，但是比随机森林稍稍的难
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2024-05-26 09:30:53
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Bagging:各分类器之间没有依赖关系，可各自并行， Bagging + 决策树 = 随机森林Boosting:各分类器之间有依赖关系，必须串行， 比如Adaboost、GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)、Xgboost AdaBoost + 决策树 = 提升树 Gradient Boosting + 决策树 = GBDTAdaBoost（Adaptive
基本回归：线性、决策树、SVM、KNN 集成方法：随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees ##学会了数据分层抽样，以及各种回归的代码书写。可能还需要注意调参等。 数据准备from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.style.use('fivethirtyeigh
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2023-10-29 13:30:31
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本文实例讲述了Python使用sklearn实现的各种回归算法。分享给大家供大家参考，具体如下：使用sklearn做各种回归基本回归：线性、决策树、SVM、KNN集成方法：随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees1. 数据准备为了实验用，我自己写了一个二元函数，y=0.5*np.sin(x1)+ 0.5*np.cos(x2)+0.1*x1+
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2023-12-23 22:12:52
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Python使用sklearn实现的各种回归算法示例本文实例讲述了Python使用sklearn实现的各种回归算法。分享给大家供大家参考，具体如下：使用sklearn做各种回归基本回归：线性、决策树、SVM、KNN集成方法：随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees1. 数据准备为了实验用，我自己写了一个二元函数，y=0.5np.sin(x1
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2023-05-19 19:28:10
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文章目录5 GBDT二分类算法5.1 概述5.2 算法详解5.2.1 逻辑回归预测函数5.2.2 最大似然估计5.2.3 逻辑回归损失函数5.2.4 算法的具体步骤5.3 sklearn中的GradientBoosting分类算法5.3.1 原型5.3.2 常用参数5.3.3 常用属性5.3.4 常用方法5.4 实例4：GBDT二分类问题的调参与优化5.4.1 数据集的创建与可视化5.4.2 训
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2024-04-18 16:06:57
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scikit-learn简称sklearn，支持包括分类，回归，降维和聚类四大机器学习算法。还包括了特征提取，数据处理和模型评估者三大模块。一，sklearn官方文档的内容和结构1.1 sklearn官方文档的内容 库的算法主要有四类：监督学习的：分类，回归，无监督学习的：聚类，降维。常用的回归：线性、决策树、SVM、KNN 集成回归：随机森林、Adaboost、GradientBoosting、
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2023-12-27 14:17:34
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如何理解GBDT2.1 原理传统的Boosting中关注正确错误的样本加权 但是 GBDT与传统的Boosting区别较大，它的每一次计算都是为了减少上一次的残差，而为了消除残差，我们可以在残差减小的梯度方向上建立模型在GradientBoosting算法中，关键就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...
原创
2022-07-18 14:48:31
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目录一 梯度提升树的基本思想1 梯度提升树 pk AdaBoost2 GradientBoosting回归与分类的实现二 梯度提升树的参数1 迭代过程1.1 初始预测结果 ?0 的设置1.2 使用回归器完成分类任务1.3 GBDT的8种损失函数2 弱评估器结构2.1 梯度提升树种的弱评估器复杂度2.2 弗里德曼均方误差3 梯度提升树的提前停止机制4 梯度提升树的袋外数据5 缺失参数class_w
一种基于GradientBoosting的公交车运行时长预测方法赖永炫1,2,杨旭3,曹琦4,曹辉彬1,2,王田5,杨帆61厦门大学信息学院，福建厦门3610052厦门大学深圳研究院，广东深圳5180573长春公交（集团）有限责任公司，吉林长春1300004龙岩烟草工业有限责任公司，福建龙岩364000；5华侨大学计算机科学与技术学院，福建厦门3610216厦门大学航空与航天学院，福建厦门3610
原创
2021-04-08 22:26:30
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这两个算法都是集成学习了分类回归树模型，先讨论是怎么集成的。集成的方法是GradientBoosting比如我要拟合一个数据如下：第一次建了一个模型如上图中的折线，效果不是很理想，然后要新建一个模型来综合一下结果，那么第二个模型如何建，我们将实际目标值和我们第一个模型的预测的差值作为第二次模型的目标值如下图再建一个模型：然后不断地新建新的模型，过程如下：最后就能集成这些模型不断提升预测的精度。步骤
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2018-06-22 11:23:55
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