综述GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力较强的算法。 GBDT中的树是回归树（不是分类树），GBDT用来做回归预测，调整后也可以用于分类。 G
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2024-05-05 07:01:54
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总第161篇/张俊红1.回归模型简介我们先来看一下什么是回归模型，以下解释来源于百度百科：回归模型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）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。回归模型最重要的两个应用场景就是预测分析和因果关系分析，比如我们上学的时候学过的一元一次方程组y = kx + b就是一个最简单的回归模型，当我们知道一个x时
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2024-03-20 09:18:10
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在机器学习领域，线性回归是最基础也是最常用的算法之一。它通过寻找输入变量（特征）与输出变量（目标）之间的线性关系，来进行预测和分析。本文将详细介绍线性回归的训练代码以及预测函数的实现，帮助初学者掌握这一基础算法的核心原理和代码实现。什么是线性回归？线性回归是一种用于预测目标值的回归分析方法，它假设输入变量与输出变量之间存在线性关系。简单的线性回归模型可以表示为：[ y = \beta_0 + \b
文章目录基本简介模型构建与编译区别 cell state 和 hidden statekeras 中设置两种参数的讨论完整代码： 基本简介LSTM_learn 使用Keras进行时间序列预测回归问题的LSTM实现数据 数据来自互联网，这些数据用于预测航空公司的人数，我们使用LSTM网络来解决这个问题 关于此处模型构建，只对keras部分代码做重点的介绍模型构建与编译def build_model
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2024-04-11 10:51:06
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# R语言lightGBM回归预测
## 简介
lightGBM是一种高效的梯度提升框架，为机器学习任务提供了快速而准确的预测模型。它使用基于决策树的学习算法，具有并行化处理、高效存储和高准确性的特点。在本文中，我们将介绍如何使用R语言中的lightGBM库进行回归预测。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保已经安装了R语言和lightGBM库。可以通过以下命令安装lightGBM库：
原创
2023-09-12 07:19:42
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### Python实现LightGBM回归预测模型
本文将介绍如何使用Python实现LightGBM回归预测模型。LightGBM是一个基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法，它在训练速度和准确性方面有着优势，并且支持并行化。下面是实现该模型的步骤和代码示例。
#### 步骤概览
下面的表格展示了整个实现过程的步骤概览：
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原创
2023-08-24 19:47:10
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机器学习算法day04_Logistic回归分类算法及应用课程大纲Logistic回归分类算法原理Logistic回归分类算法概述Logistic回归分类算法思想Logistic回归分类算法分析算法要点Logistic回归分类算法案例案例需求Python实现Sigmoid函数返回回归系数线性拟合线Logistic回归分类算法补充线性逻辑回归的数学原理
⛄ 内容介绍一种基于CNNSVM的软件缺陷预测方法,从软件历史开发数据中提取软件数据特征,将获得的数据特征进行归一化处理;对归一化后的缺陷样本的数据特征进行SMOTE样本扩充;构建CNNSVM模型,正常样本和扩充后的缺陷样本一起输入到CNNSVM模型中,先由CNN网络进行卷积,下采样和扁平化处理,完成特征提取后,输入到SVM层进行缺陷预测;采用RMSProp优化器,基于binary_cross_e
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2024-04-08 10:34:11
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# 使用 LightGBM 进行回归分析的完整流程
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个高效的梯度提升框架，特别适用于大规模数据集和高维数据。本文将指导你如何使用 Python 和 LightGBM 实现回归任务。我们会通过一个具体的流程进行讲解。
## 流程概览
下面是进行 LightGBM 回归分析的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
# 使用 LightGBM 进行预测的 Python 实践
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种高效的梯度提升框架，广泛应用于机器学习中的分类和回归问题。本文将介绍如何使用 LightGBM 进行预测，并提供具体的代码示例。
## LightGBM 简介
LightGBM 是微软推出的一款基于决策树的学习框架，与其他梯度提升机相比，Ligh
原创
2024-10-06 04:14:31
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分析师通常希望基于自变量的值在多元回归中预测因变量的值。我们之前曾讨论在只有一个自变量的情况下如何进行这种预测。使用多元线性回归进行预测的过程与此非常相似。要使用多元线性回归模型预测因变量的值，我们遵循以下三个步骤：1、获得回归参数b0，b1，b2，...，bk的估计值^b0，^b1，^b2，...，^bk。2、确定自变量^X1i，^X2i，…，^Xki的假定值。3、使用公式 计算因变
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2024-05-11 13:45:09
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回归预测 | MATLAB实现基于LightGBM算法的数据回归预测（多指标，多图）
原创
2024-03-11 11:51:04
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具体原理不讲了，线性回归模型，代价损失函数 COST是均方误差，梯度下降方法。属性取值。模型的属性取值设置需要根据每一个参数的取值范围来确定，将所有的属性的取值统一正则化normalization，统一规定在0~1的范围，或者-1~1的范围内，这样在进行线性回归时不会造成额外的回归开销。另外，正则化的方法有很多，常见的方法就是线性正则化，这是在不知道属性对预测值的影响的前提下才这么做的。之所以进行
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2024-03-21 20:12:15
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GBDT可以看做是由多棵回归树组成的，所以要理解GBDT，就要先理解回归树。回归树也是为了做预测，只是将特征空间划分成了若干个区域，在每个区域里进行预测，举个简单例子。图中的数据有两个特征：x1、x2，根据这两个特征可以很容易地把数据分为左下角、左上角、右上角、右下角四个区域，这四个区域各有一个中心点（5,5）、（5,10）、（10,10）、（10,5），在对新数据做预测时，该数据落在哪个区域，就
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2024-05-30 22:05:59
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Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。 首先介绍Bootstraping，即自助法：它是一种有放回的抽样方法（可能抽到重复的样本）。1. Bagging (bootstra
RF,GBDT,XGBoost,lightGBM都属于集成学习（Ensemble Learning），集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善基本学习器的泛化能力和鲁棒性。根据基本学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致分为两大类：即基本学习器之间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，以及基本学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法；前者的代表就是Boosti
2.2 线性回归回归：一个或多个自变量与因变量之间的关系之间建模的方法，经常用来表示输入和输出之间的关系 分类：预测数据属于一组类别的哪一个 一个简单的线性模型线性回归是对n维输入的加权，外加偏差使用平方损失来衡量预测值与真实值的差异（乘1/2为了求导方便，并没有太大影行）线性回归有显示解线性回归可以看成单层神经网络2.2.1 数据集构建首先，我们构造一个小的回归数据集。假设输入特征和输
1 简介支持向量机基本上是最好的有监督学习算法了。最开始接触SVM是去年暑假的时候，老师要求交《统计学习理论》的报告，那时去网上下了一份入门教程，里面讲的很通俗，当时只是大致了解了一些相关概念。这次斯坦福提供的学习材料，让我重新学习了一些SVM知识。我看很多正统的讲法都是从VC 维理论和结构风险最小原理出发，然后引出SVM什么的，还有些资料上来就讲分类超平面什么的。这份材料从前几节讲的logist
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2024-04-16 10:34:33
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sklearn.linear_model中的LinearRegression可实现线性回归 LinearRegression 的构造方法：
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2023-05-22 23:39:39
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决策回归树代码实现import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn import tree
from sklearn import model_selection
import matplotlib.pyplot as plt
#封装出具有良好接口的模型
cla
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2024-04-01 06:40:55
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