GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，梯度提升决策树Boosting集成学习经典一类算法，属于个体学习器间存在较强依赖关系的一类，需以串行的序列化生成方法构建。步骤：先从训练集中训练出一个基学习器，根据基学习器的表现调整训练样本分布，使得在基学习器中做错的训练样本在后续受到更多关注。根据调整后的样本分布训练下一个基学习器GBDT原理：所有弱分类器结果相加等于预
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2024-05-30 21:08:55
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GBDT：GBDT 非线性变换比较多，表达能力强，不需要做复杂的特征工程和特征变换。GBDT 是一个串行过程，不好并行化，计算复杂度高，不太适合高维稀疏特征；传统 GBDT 在优化时只用到一阶导数信息。Xgboost：1.正则项 把树模型复杂度作为正则项加到优化目标中，惩罚树的叶子数和叶子分数，确保了基学习器”弱”。用以权衡目标函数的下降和模型的复杂程度，避免过拟合。2. 二阶
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2024-07-28 08:41:51
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机器学习 【 GBDT算法】知识准备： arg 是变元（即自变量argument）的英文缩写。 arg min 就是使后面这个式子达到最小值时的变量的取值 arg max 就是使后面这个式子达到最大值时的变量的取值 例如 函数F(x,y): arg min F(x,y)就是指当F(x,y)取得最小值时，变量x,y的取值 arg max F(x,y)就是指当F(x,y)取得最大值时，变量x,y的取值
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2024-08-13 17:01:20
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提到GBDT回归相信大家应该都不会觉得陌生，本文就GBDT回归的基本原理进行讲解，并手把手、肩并肩地带您实现这一算法。完整实现代码请参考本人的github。一、原理篇我们用人话而不是大段的数学公式来讲讲GBDT回归是怎么一回事。1.1 温故知新回归树是GBDT的基础，之前的一篇文章曾经讲过回归树的原理和实现。链接如下：回归树的原理及Python实现1.2 预测年龄仍然以预测同事年龄来举例，从《回归
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2024-08-29 20:27:30
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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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导语：数据挖掘，又译为数据采矿，是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。本篇内容主要向大家讲述如何使用KNN算法进行数据分类和数据预测。1、数据分类基础概念数据分类就是相同内容、相同性质的信息以及要求统一管理的信息集合在一起，把不同的和需要分别管理的信息区分开来，然后确定各个集合之间的关系，形成一个有条理的分类系统。举个最简单的例子：我们定义K线为三类：“上涨”：涨幅超过1%，“下跌”
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2023-11-16 20:58:10
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— 全文阅读3分钟 —在本文中，你将学习到以下内容：GBDT算法实现模型保存模型加载及预测前言GBDT属于Boosting算法，它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，而这种累加是无法通过分类完成的，因此GBDT的树都是CART回归树，而不是分类树（尽管GBDT调整后也可以用于分类但不代表GBDT的树为分类树）。本文就是
作者：王多鱼 作者介绍知乎@王多鱼京东的一名推荐算法攻城狮。主要负责商品推荐的召回和排序模型的优化工作。一、GBDT算法原理Gradient Boosting Decision Tree（GBDT）是梯度提升决策树。GBDT模型所输出的结果是由其包含的若干棵决策树累加而成，每一棵决策树都是对之前决策树组合预测残差的拟合，是对之前模型结果的一种“修正”。梯度提升树既可以用于回归问题（此时被
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2023-11-24 12:58:58
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1.简介 gbdt全称梯度下降树，在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个，一是效果确实挺不错。二是即可以用于分类也可以用于回归。三是可以筛选特征。这三点实在是太吸引人了，导致在面试的时候大家也非常喜欢问这个算法。 gbdt的面试考
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2024-08-12 15:50:24
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# 使用Python的GBDT算法进行电量预测
在现代社会中，准确的电量预测对于电力生产和消耗至关重要。通过采用机器学习算法，如梯度提升决策树（GBDT），我们可以更准确地预测电量需求。这篇文章将带您了解如何使用Python实现GBDT进行电量预测，并提供了完整的代码示例。
## 什么是GBDT？
GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种集成学习算法，
文章目录一、前言二、线性模型三、非线性模型 一、前言回归预测建模的核心是学习输入 到输出 （其中 是连续值向量）的映射关系。条件期望 是 到 的回归函数。简单来说，就是将样本的特征矩阵映射到样本标签空间。本文全面整理了各种常用的回归预测模型，旨在帮助读者更好地学习回归预测建模。二、线性模型线性回归是一种线性模型，通过特征的线性组合来预测连续值标签。线性回归通过拟合系数 （可选择是否
1.概述 GBDT基于GB算法。GB算法的主要思想是，每次建立模型是在之前建立模型损失函数的梯度下降方向。损失函数是评价模型性能(一般为拟合程度+正则项)，认为损失函数越小，性能越好。而让损失函数持续下降，就能使得模型不断调整提升性能，其最好的方法就是使损失函数沿着梯度方向下降。GBDT再此基础上，基于负梯度(当损失函数为均方误差的时候，可以看作是残差)做学习。 2.原理 类似于随机森林
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2023-07-17 12:18:52
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之前的很多算法（SVM、朴素贝叶斯等）的学习心得都没有来的及写。由于学校一个横向项目需要（酒店需求预测）考虑使用GBDT来做回归，今天就先写GBDT的心得体会（不久前刚写了随机森林作为铺垫）。这个算法是目前我接触到的算法当中比较难的一个了，但据说效果超级好，毕竟Kaggle竞赛的必备算法哈。 同随机森林
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2023-10-17 23:18:50
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一、原理篇1.1 温故知新回归树是GBDT的基础，之前的一篇文章曾经讲过回归树的原理和实现。链接如下：回归树的原理及Python实现1.2 预测年龄仍然以预测同事年龄来举例，从《回归树》那篇文章中我们可以知道，如果需要通过一个常量来预测同事的年龄，平均值是最佳选择之一。1.3 年龄的残差我们不妨假设同事的年龄分别为5岁、6岁、7岁，那么同事的平均年龄就是6岁。所以我们用6岁这个常量来预测同事的年龄
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2024-04-29 09:45:32
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本文原作者：蒋凯，导语 ：工业界机器学习大杀器解读。GBDT是常用的机器学习算法之一，因其出色的特征自动组合能力和高效的运算大受欢迎。这里简单介绍一下GBDT算法的原理，后续再写一个实战篇。1、决策树的分类决策树分为两大类，分类树和回归树。分类树用于分类标签值，如晴天/阴天/雾/雨、用户性别、网页是否是垃圾页面；回归树用于预测实数值，如明天的温度、用户的年龄、网页的相关程度；两者的区别：分类树的结
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2023-08-15 14:46:09
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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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目录一、GBDT二. GBDT回归树基本模版三. GBDT的算法描述3.1 GBDT的损失函数3.1.1 梯度提升回归树损失函数介绍3.1.2 梯度提升分类树损失函数介绍3.2 GBDT回归算法描述3.2.1 平方损失GBDT算法描述3.2.2 绝对损失GBDT算法描述3.2.3 huber损失GBDT算法描述3.3 GBDT分类算法描述3.3.1 log损失GBDT的二分类
GBDT是将AdaBoost进行推广，误差函数（error function）扩展为任意的。
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
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2024-03-27 11:05:52
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GBDT(Gradient Boosting Decision Tree，Friedman，1999)算法自提出以来，在各个领域广泛使用。从名字里可以看到，该算法主要涉及了三类知识，Gradient梯度、Boosting集成算法和 Decision Tree决策树。该算法是GREEDY FUNCTION APPROXIMATION A GRADIENT BOOSTING MACHINE一
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2023-07-17 21:51:55
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1.简介gbdt全称梯度下降树，在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个，一是效果确实挺不错。二是即可以用于分类也可以用于回归。三是可以筛选特征。这三点实在是太吸引人了，导致在面试的时候大家也非常喜欢问这个算法。 gbdt的面试考核点，大致有下面几个:gbdt 的算法的流程？gbdt 如何
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2024-08-09 17:56:22
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