GBDT 适用范围GBDT 可以适用于回归问题（线性和非线性）其实多用于回归；GBDT 也可用于二分类问题（设定阈值，大于为正，否则为负）和多分类问题RF与GBDT之间的区别与联系1）相同点：都是由多棵树组成最终的结果都由多棵树共同决定。2）不同点：组成随机森林的树可以分类树也可以是回归树，而GBDT只由回归树组成组成随机森林的树可以并行生成（Bagging）；GBDT 只能串行生成（Boosti
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2023-11-28 21:08:24
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导读： 本文总结了一些常用的除线性回归模型之外的模型，其中包括一些单模型及集成学习器。保序回归、多项式回归、多输出回归、多输出K近邻回归、决策树回归、多输出决策树回归、AdaBoost回归、梯度提升决策树回归、人工神经网络、随机森林回归、多输出随机森林回归、XGBoost回归。保序回归保序回归或单调回归是一种将自由形式的直线拟合到一系列观测值上的技术，这样拟合的直线在所有地方都是非递减(
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2024-05-07 20:55:18
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分类模型和回归模型本质一样，分类模型是将回归模型的输出离散化。举几个例子:1. Logistic Regression 和 Linear Regression：Linear Regression： 输出一个标量 wx+b，这个值是连续值，所以可以用来处理回归问题。Logistic Regression：把上面的 wx+b 通过 sigmoid函数映射到(0,1)上，并划分一个阈值，大于阈值的分为一
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2024-05-07 21:02:38
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回归与分类的不同#导入回归from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor#导入分类from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier1.回归问题的应用场景（预测的结果是连续的，例如预测明天的温度，23，24，25度）回归问题通常是用来预测一个值，如预测房价、未来的天气情况等等，例如一个产品的实
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2023-07-07 22:31:12
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分类和回归区别在于输出变量的类型。定量输出称为回归，或者说是连续变量预测；定性输出称为分类，或着说是离散变量
原创
2022-08-21 00:07:46
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由于实践需要，需要学习分类和回归的相关知识1.分类与回归的作用不管是分类，还是回归，其本质是一样的，都是对输入做出预测，并且都是监督学习。说白了，就是根据特征，分析输入的内容，判断它的类别，或者预测其值。2.分类与回归的区别2.1输出不同1.分类问题输出的是物体所属的类别，回归问题输出的是物体的值。2.分类问题输出的值是离散的，回归问题输出的值是连续的注：这个离散和连续不是纯数学意义上的离散和连续
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2024-04-01 08:48:52
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Spark MLlib中分类和回归算法：-分类算法： pyspark.mllib.classification &
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2024-07-03 20:27:51
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感知机的回归分析方法 回归算法：回归算法有两个重要的子类：即线性回归和逻辑回归；线性回归就是如何拟合出一条直线最佳匹配所有的数据，逻辑回归是一种与线性回归非常类似的算法。线性回归处理的问题类型与逻辑回归不一致：线性回归处理的是数值问题，预测数字。逻辑回归属于分类算法，预测类别。SVM算法是逻辑回归算法的强化：通过给予逻辑回归算法更严格的优化条件，支持向量机算法可以获得比逻
前言在机器学习中，“分类”和“回归”这两个词经常听说，但很多时候我们却混为一谈。本文主要从应用场景、训练算法等几个方面来叙述两者的区别。 本质区别分类和回归的区别在于输出变量的类型。分类的输出是离散的，回归的输出是连续的。定量输出称为回归，或者说是连续变量预测； 定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。若我们欲预测的是离散值，例如"好瓜""坏瓜"，此类学习任务称为 "分类"。若欲预测的是
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2024-01-10 12:55:10
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输入变量与输出变量均为连续变量的预测问题是回归问题； 输出变量为有限个离散变量的预测问题成为分类问题；其实回归问题和分类问题的本质一样，都是针对一个输入做出一个输出预测，其区别在于输出变量的类型。 分类问题是指，给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的类别（如：+1，-1），是一种定性输出，也叫离散变量预测； 回归问题是指，给定一个新的模式，根据训练集推断它所
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2023-12-26 06:38:45
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1.什么是逻辑回归在前面讲述的回归模型中，处理的因变量都是数值型区间变量，建立的模型描述是因变量的期望与自变量之间的线性关系。比如常见的线性回归模型： 而在采用回归模型分析实际问题中，所研究的变量往往不全是区间变量而是顺序变量或属性变量，比如二项分布问题。通过分析年龄、性别、体质指数、平均血压、疾病指数等指标，判断一个人是否换糖尿病，Y=0表示未患病，Y=
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2023-08-26 02:27:49
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机器学习基础（二）目录机器学习基础（二）3 分类算法3.1 常用分类算法的优缺点？3.2 分类算法的评估方法3.3 正确率能很好的评估分类算法吗3.4 什么样的分类器是最好的4 逻辑回归4.1 回归划分4.2 逻辑回归适用性4.3 逻辑回归与朴素贝叶斯有什么区别4.4 线性回归与逻辑回归的区别上篇文章中，我们就机器学习的相关基础概念进行了阐述，包括机器学习的基本概念以及机器学习的分类。不了解的童鞋
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2024-05-05 23:09:04
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分类与回归是监督学习中的两个主要任务，它们即对应了监督学习中“学习”的部分分类模型与回归模型的本质其实一样。分类模型可将回归模型的输出离散化，回归模型也可将分类模型的输出连续化例如：Linear Recognition 线性回归使用 y = wx + b 的形式，y就是模型的输出，是一个连续值，所以可以用于处理回归问题Logistic Recognition 逻辑回归一般作为分类问题的首选算法，l
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2024-05-12 18:11:01
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逻辑回归，是名为“回归”的线性分类器 ，本质是由线性回归变化而来，一种广泛用于分类问题的广义回归算法。通过函数z，线性回归使用输入的特征矩阵X输出一组连续型的标签枝y_pred,完成预测连续型变量的任务。若是离散型变量，则引入联系函数，让值无限接近0或1，二分类任务，逻辑回归的联系函数为Sigmoid函数 为什么选择逻辑回归：逻辑回归对线性关系的拟合效果好到丧心病狂；逻辑回归
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2024-04-29 19:17:16
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1.逻辑回归概念逻辑分类（Logistic Classification）是一种线性模型，可以表示为，w是训练得到的权重参数（Weight）；
x是样本特征数据(逻辑回归一般要求需要对x进行归一化处理，常见的做法有最大最小值归一化：(x-min(x))/(max(x)-min(x))，0均值标准化:(x-μ)/δ)；
y是对应的分类变量（注意这里的0、1、2、3只是表示对应的标称分类，并不表示具体
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2023-09-24 22:33:12
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决策树是一种很基础而又重要的机器学习算法，是众多更高级算法实现的基础，比较famous的决策树算法有ID3，C4.5和分类与回归树(Classify and Regression Tree)。要理解哪些更高级的算法，对这些决策树算法有个好的理解是very useful的！这篇文章将关注CART的原理与实现！ CART的特点：既是分类树，又可以做回归树！CART是二叉树！原理解析 CART用于分类时
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2024-05-16 09:38:13
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一、CART简介 分类与回归树（calssification and regression tree，CART）是决策树算法中的一种，与其他决策树算法相同，同样由特征选择，树的生成与剪枝组成。CART被广泛应用，且被用于树的集成模型，例如，GBDT、RF等集成算法的基学习器都是CART树。决策树是典型的非线性模型，GBDT和RF因此也是非线性模型。 决策树的经典算法包括ID3、C4.5、CAR
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2024-05-03 15:24:24
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目的 在进入logistic回归模型原理介绍之前，我们先来考量一个其是想要解决什么样的问题。二元分类相信大家一定不会陌生，分类过程中其想要解决的问题是0/1的问题，我们把它称作Binary Classification，图像领域中解决的是某个东西是或不是的问题，但如果我想知道的是自信度（Probabilities of Classes）呢，也就是某个东西是人脸的概率。这种软分类（Soft
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2024-04-18 07:00:20
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Spark作为一种开源集群计算环境，具有分布式的快速数据处理能力。而Spark中的Mllib定义了各种各样用于机器学习的数据结构以及算法。Python具有Spark的API。需要注意的是，Spark中，所有数据的处理都是基于RDD的。首先举一个聚类方面的详细应用例子Kmeans： 下面代码是一些基本步骤，包括外部数据，RDD预处理，训练模型，预测。
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2024-06-12 23:47:57
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一、多类回归简介1. 基本介绍 如上篇所述，逻辑回归比较常用的是因变量为二分类的情况，这也是比较简单的一种形式。但在现实中，因变量的分类有时候多于两类，如疗效可能是“无效”“显效”“痊愈”三类，当然可以把其中两类进行合并，然后仍然按照二分类逻辑回归进行分析，但是合并的弊端是显而易见的，它可能损失一定的信息。而多分类则充分利用了完整的信
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2023-11-27 23:16:44
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