# 使用 Python 封装 GBDT 模型入门指南
在机器学习中，GBDT（梯度提升决策树）是一种常用且强大的算法。在这篇文章中，我们将介绍如何在 Python 中封装 GBDT 模型，使其更易于使用和集成。对于刚入行的小白们，这将是一个循序渐进的过程。
## 流程介绍
以下是实现 Python 封装 GBDT 模型的步骤概览：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-13 04:17:17
41阅读
装饰器装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。它经常用于有切面需求的场景，比如：插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。装饰器是解决这类问题的绝佳设计，有了装饰器，我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。概括的讲，装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能。def foo()
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2023-09-15 14:47:09
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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，它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generalization)较强的算法。近些年更因为被用于各大数据竞赛而引起
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2024-05-29 00:37:50
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# 教你实现 Python GBDT 模型
## 1. 流程概述
在这篇文章中，我们将一步一步地学习如何在 Python 中实现 Gradient Boosting Decision Tree（GBDT）模型。以下是实现这一模型的主要步骤：
| 步骤 | 任务 |
|--------|-------
测试奇谭，BUG不见。这一场主讲python的面向对象部分——封装、多态和继承。目的：掌握Python面向对象的三个核心概念。封装01 什么是封装？**封装的目的是，保护隐私。**通俗的讲：不想让别人知道你的东西。于是，便有了两个概念：普通属性(变量)和私有属性(变量)。02 为什么要用封装？当你不希望外界可以直接修改一些数据时。比如用户的身份证号等信息属于用户的隐私，肯定不能直接暴露给外界直接访
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2023-12-21 07:04:35
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GBDT在业界是经常使用的一个算法，面试也经常会问到些八股，不过我做NLP，所以感觉被问的还不算多，但考虑到自己对这个算法的各种原理理解的不够深入，所以还是决定做一下相关的笔记。 结构原理
首先，GBDT的全称为梯度提升决策树，显然这里的boosting（提升）就是我们所熟悉的模型集成的一个思想，另外RF（随机森林）使用的是bagging的集成思想。GBDT的base model为CART树
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2024-03-30 23:17:00
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在Python中引入不可变对象的目的是什么？是否与使用引用模型的Python有关(即变量是指向对象的指针，而不是对象的值？我想不是，因为python对所有类型都使用引用模型，并非所有类型都需要不可变的对象。Python中的不可变性是否被用作功能范式的一部分？如果是，怎么办？例如，我们不能通过将字符串的位置。>>> S'Spam'>>> S[0] = 'z' &n
文章目录1 GBDT算法核心思想2 GBDT算法的数学原理3 GBDT算法数学原理举例梯度提升树中梯度的理解4 使用sklearn实现GBDT算法5 案例：产品定价模型5.1 模型搭建5.1.1 读取数据5.1.2 分类型文本变量的处理5.1.3 提取特征变量和目标变量5.1.4 划分训练集的测试集5.1.5 模型训练及搭建5.2 模型预测及评估6 模型参数介绍知识拓展 1 GBDT算法核心思想
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2023-09-22 08:45:40
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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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前面讲到提升树算法是逐步添加基本CART树，后一个添加的树是基于已有组合模型预测结果残差来构建的。相比于以往的CART树最根本的差别就是拥有多颗树进行综合预测，每棵树的预测结果仅仅是最终结果的累加量。GB(梯度提升)算法就是基于提升算法，用目标函数的梯度作为下一轮的训练目标，这样适合多种采用不同损失函数的情况，而不仅仅局限于平方误差损失函数(梯度即为残差)。GBDT即采用决策树(通常为CART回归
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2024-08-09 16:06:52
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GBDT(Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树)是工业界广泛应用的机器学习算法，而XGBoost则是著名华人学者陈天奇发起并被工业界广泛应用的开源GBDT工具包。GBDT/XGBoost在各项机器学习比赛中屡屡夺冠，是机器学习领域最常用的方法/工具之一。随着数据安全和隐私保护越来越收到各界的，如何在公有云和数据离岸等场景保护数据不泄漏、不被滥用成为业界
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2024-05-13 09:48:07
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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，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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2023-09-29 22:32:29
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# GBDT模型简介与Python实现
回归与分类问题是机器学习中的两大核心任务，而梯度提升树（GBDT, Gradient Boosting Decision Tree）是解决这类问题的主流算法之一。它以高效、强大的自学习能力，在许多实际问题中取得了优异的表现。本文将介绍GBDT的基本原理，如何使用Python实现GBDT，并结合可视化工具展示数据分布及过程。
## 1. GBDT的基本原理
GBDT是一种采用加法模型（即基函数的线性组合）与前向分步算法并以决策树作为基函数的提升方法。通俗来说就是，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论加起来形成最终答案。一、前向分步算法（考虑加法模型）要理解GBDT算法，得先来了解一下什么是前向分步算法。下面一起来瞧瞧。加法模型是这样的： （就是基学习器的一种线性组合啦） 其中， 为基函数， 为基
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2024-05-10 17:23:08
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Python代码在执行的时候，会被编译为Python字节码，再由Python虚拟机执行Python字节码。有时候就我们执行python文件的时候会生成一个pyc文件，这个pyc文件即用于存储Python字节码指令，而这些字节码是一种类似于汇编指令的中间语言，但是每个字节码对应的不是机器指令，而是一段C代码。而Dis模块，就是用于查看这些字节码的运行轨迹，因此我们可以用Dis模块判断两个函数的内存占
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2023-10-12 10:23:32
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GBDT算法GBDT（Gradient Boosting Decision Tree），全名叫梯度提升决策树，是一种迭代的决策树算法，又叫MART（Multiple Additive Regression Tree），它通过构造一组弱的学习器（树），并把多颗决策树的结果累加起来作为最终的预测输出。该算法将决策树与集成思想进行了有效的结合。Boosting核心思想Boosting方法训练基分类器时采
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2024-05-03 13:51:05
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关于决策树decision tree的组合模型有两种：random forest 和 GBDT （gradient boosting decision tree）。
1. GBDT的基本思想——积跬步以至千里 我们前面讲到，一棵决策树很容易出现过拟合现象。但是，我们把训练集通过反复学习（或者采样，或者不采样），得到多颗决策树，这样就可以一定程度上避免过拟合。前面的ran
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2024-04-09 09:55:24
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一开始我们设定F(x)也就是每个样本的预测值是0(也可以做一定的随机化)
Scores = { 0， 0， 0， 0， 0， 0， 0， 0}
那么我们先计算当前情况下的梯度值
GetGradientInOneQuery = [this](int query, const Fvec& scores)
{
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2024-01-23 15:22:19
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GBDT 详解分析 转+整理 GBDTDT 回归树 Regression Decision Tree梯度迭代GBDT工作过程实例
需要解释的三个问题 - 既然图1和图2 最终效果相同，为何还需要GBDT呢？ - Gradient呢？不是“G”BDT么？ - 这不是boosting吧？Adaboost可不是这么定义的。GBDT的适用范围GBDTGBDT(Gradient Boosting De
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2024-03-25 13:45:08
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