文章目录前言一、非知识型1.认真读题2.空格菱形二、知识型1.循环词使用2.函数定义数组总结 <前言又过了一周的学习，通过考核也测试了自己的能力和这一阶段的学习情况，
虽然考核的题目差不多都会，但是却没有考出好的成绩来。这一次，我做出
了深刻的反思，我总结了以下几点。一、非知识型1.认真读题下面是一道考核时出错的题：从键盘输入一个数整数判断这个整数是否是回文数。回文数是指正序（从左
# 梯度提升回归在 Python 中的实现指南
梯度提升回归是一种有效的机器学习回归算法，广泛应用于预测任务。当我们需要处理大量特征时，梯度提升回归能够通过组合多个简单的回归模型（通常是决策树）来提高模型的性能。本文将带你逐步实现梯度提升回归的过程，适合刚入行的小白开发者参考。
## 流程概述
实现梯度提升回归的流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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文章目录1.介绍1.1 集成学习1.2 Boosting与 Bagging区别1.3 Gradient Boosting算法1.4 终极组合GBR2.代码实现特征重要性排序–Permutation ImportancePI优点PI思想以及具体实施流程：补充：我们自己定义模型的特征重要性排序 1.介绍梯度提升回归(Gradient boosting regression，GBR)是一种从它的错误中
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2024-06-28 14:57:30
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决策分类树 决策分类树是一种用于预测离散数值的一种数据结构，基本原理是遍历每一个特征和每一个特征的阈值，使得在进行节点分解时，找到合适的特征或者分隔阈值，从而使得两个子分支的熵最大，熵最大直观的理解(以预测是否晴天为例)就是左分支都是晴天，而右分支都是雨天，也就是每个子分支的晴天和雨天的比例最大化，远离1:1的比例决策回归树 决策回归树是一种用于预测连续数值的一种数据结构，基本原理是遍历每一个特征
目 录1 需求分析2 数据探索3 数据预处理4 构建模型与评估1 需求分析这是个输出模型，模型的输出是某个地区的房价。显而易见是监督学习的任务。另外，因为这是个预测准确值的任务，所以它也是个回归任务。1）监督学习（Supervised learning）：根据已有的数据集，知道输入和输出结果之间的关系。根据这种已知的关系，训练得到一个最优的模型。也就是说，在监督学习中训练数据既有特征(featur
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2024-08-13 10:12:05
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树回归 概述我们本章介绍 CART(Classification And Regression Trees， 分类回归树) 的树构建算法。该算法既可以用于分类还可以用于回归。树回归 场景我们在第 8 章中介绍了线性回归的一些强大的方法，但这些方法创建的模型需要拟合所有的样本点（局部加权线性回归除外）。当数据拥有众多特征并且特征之间关系十分复杂时，构建全局模型的想法就显得太难了，也略显笨拙。而且，实
参考：scikit-learn基于梯度提升树算法提供了两个模型：GradientBoostingClassifier即GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）梯度提升决策树，用于分类问题GradientBoostingRegressor即GBRT（Gradient Boost Regression Tree）渐进梯度回归树，用于回归问题梯度提升决策树from sk
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2024-07-06 08:58:08
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一般来讲，提升方法实际采用加法模型与前向分步算法，以决策树为基函数的提升方法称为提升树。提升树提升树算法采用前向分布算法。 算法框架大致思想为： 1. 首先，确定初始提升树f~0~(x)=0，第m步的模型是： 2. 对于每一个步的模型，都是通过经验风险最小化确定模型的参数： 其中： 回归问题 ，使用平方差损失函数 分类问题，使用指数损失函数 一般决策
梯度提升回归树（Gradient Boosting Regression Trees, GBRT）是一种集成学习方法，通过结合多个弱学习器（通常是决策树）的预测结果来提高整体模型的性能。GBRT特别擅长处理回归问题和分类问题，具有较高的预测准确性。
原创
2024-07-28 12:41:03
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参考资料： 李航，《统计学习方法》 刘建平博客，梯度提升树(GBDT)原理小结 知乎，关于GBDT的几个不理解的地方? 知乎，gbdt的残差为什么用负梯度代替？ 知乎，梯度提升树中为什么说目标函数关于当前模型的负梯度是残差的近似值？ ———————————————————————————————————————————— 之前说过Adaboost算法，Adaboost没有限制基学习器是什么。提升树
1. GBDT概述 GBDT也是集成学习Boosting家族的成员，但是却和传统的Adaboost有很大的不同。回顾下Adaboost，我们是利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重，这样一轮轮的迭代下去。GBDT也是迭代，使用了前向分布算法，但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型，同时迭代思路和Adaboost也有所不同。ft−1(x)ft−1(x), 损失函数是L(y,ft
1.项目背景基于直方图的梯度提升回归树，提高了回归模型的抗噪声以及局部扰动的能力。本项目通过直方图梯度回归模型来进行建模，并通过网格搜索算法进行模型的调优，使模型达到最优的效果，最后绘制特征的PDP依赖图。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下： 数据详情如下(部分展示)：3.数据预处理3.1 用Pandas工具查看数据使用Pandas工具的head(
文章目录线性回归线性函数梯度下降实现代码 线性回归是机器学习中最简单的模型之一，在许多应用中都有广泛的应用。本篇文章将介绍如何用线性函数、梯度下降来解决线性回归问题。 线性回归线性回归是一种用来预测连续输出变量（也叫做响应变量）与一个或多个自变量（也叫做解释变量）之间关系的模型。它的基本形式是：其中，是目标变量，是自变量， 是每个自变量对应的权重， 是随机误差。该方程表明，目标变量 与自变量
【资料链接】https://datawhalechina.github.io/machine-learning-toy-code/index.html 【内容概要】Part D第一节和第二节 【打卡内容】侧边栏练习，知识回顾，实现gbdt的分类树和回归树简单总结1、学习了GBDT回归参数优化问题的不同自处，将原本对一个参数的拟合，变成对数据树模型的拟合，模型的输出结果为我们原本想要的参数结果。 2
原理：提升树利用加法模型与向前分步算法实现学习的优化过程。 （我觉得就是把提升树算法里的残差用当前损失函数的负梯度在当前模型的值近似替代，拟合下一颗树。） 为啥用负梯度的值而不用提升树里的方法算残差呢，是因为当前损失函数是平方损失和指数损失函数时每步优化都很简单，但是对于一般损失函数而言，每一步的优化并不是那么容易，所以提出了梯度提升作为残差的近似值来拟合。基于残差进行学习，那么损失函数就会越来越
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2024-03-27 13:44:51
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案例说明：假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。导入三大模块：numpy pandas matplotlibimport time
import numpy as np
im
点击查看：数据集+代码
基本原理我们要将已知的数据点拟合成一条直线，这个拟合过程就称作为回归。 首先我们知道 Sigmoid函数： 它可以把任意数值转化为0，1之间的数，我们该数值来表征函数属于正样本的概率。 可以发现，Z大于0时，正样本概率大于0.5，此时我们认为他是正样本，因此该函数的结果以X的正负为分界线。 对每一个样本的n个特征，赋予权重，使每个样本都得到一个对应的自变量，再将该自变量带入
# Python调用梯度提升回归宏包训练模型
在机器学习领域，梯度提升回归是一种强大的算法，常用于解决回归问题。Python中有许多宏包可用于梯度提升回归，其中最流行的是XGBoost和LightGBM。本文将介绍如何使用这两个宏包来训练回归模型，并提供相应的代码示例。
## 什么是梯度提升回归？
梯度提升回归是一种集成学习算法，通过迭代地训练多个弱回归模型，最终将它们合并成一个强大的回归模
原创
2024-01-12 03:45:11
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数值方法样本统计量：数据来自样本，计算的度量总体参数：数据来自总体，计算的度量点估计量： 样本统计量被称为是相应总体参数的点估计量位置的度量平均数最重要的变量：平均数(mean)
如果数据来自某个样本，则样本平均数为 。公式为：如果数据来自某个总体，则平均数用希腊字母μ表示。公式为：中位数将所有数据按升序排序后，位于中间的数值即为中位数。
（1）当观测值是奇数时，中位数就是中间那个数值。
（2）当
导语 在上一节中，我们求解了OLS的解析式，但是对于样本数量较多的情况下，矩阵的求解过程计算量非常大，本节讨论的是线性回归中的梯度下降法。梯度下降法x(0)，通过不断迭代，来更新x，使目标函数(线性回归中就是我们的损失函数)取得极小值，直到收敛。下面是一张梯度下降的示意图，对此，我们可以这样理解，当你站在一座山上要下山，那么你环顾四周，寻找当前能下的最
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2024-05-09 11:26:07
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