# Pytorch 提升数GBDT：结合深度学习与传统机器学习的优势
在机器学习领域，梯度提升决策树（GBDT，Gradient Boosting Decision Trees）因其优越的性能和可解释性，成为了很多任务中的首选算法。然而，随着数据规模的不断扩大，训练时间和预测速度问题逐渐显露，在这种情况下，结合深度学习框架 Pytorch 来提升 GBDT 的性能，成为了一种新的研究趋势。本文将
摘要目标检测中的数据增强是比较复杂，每一次改变图像同时也要考虑boxes的信息，比起目标分类更加局限性，比如翻转，左右翻转一般影响不大，但上下翻转造成的影响就截然不同。下面操作坐标点全是xyxy形式resize操作先来看下对比，在图片大小改变的同时也要改变boxes的位置信息，第一张是原图 我截图是一样大小，可以看出框的位置依旧准确，原图是（480，364）变化后的是（300,300），对比之前的
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2023-10-15 06:50:20
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# PyTorch与GBDT的结合：深度学习与梯度提升树的碰撞
在机器学习领域，深度学习与梯度提升树（GBDT）是两种非常流行的算法。深度学习以其强大的特征学习能力而闻名，而GBDT则以其出色的预测性能而受到青睐。本文将介绍如何将这两种算法结合起来，以实现更高效的预测模型。
## 深度学习与GBDT简介
**深度学习**是一种基于人工神经网络的机器学习方法，通过模拟人脑处理信息的方式，自动从
原创
2024-07-17 04:24:46
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先缕一缕几个关系：GBDT是gradient-boost decision treeGBDT的核心就是gradient boost，我们搞清楚什么是gradient boost就可以了GBDT是boost中的一种方法，boost还有XGBoost，adaboost。基本概念【Boost】就是让多个弱分类器，通过不同的集成方式，来让多个弱分类器变成一个强分类器。【gradient-boost】 梯度
梯度提升树(GBDT) 本文对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结。GBDT有很多简称，有GBT（Gradient Boosting Tree）, GTB（Gradient Tree Boosting ）， GBRT（Gradient Boosting Regression Tree）, M
AdaBoost算法将多个不同的决策树用一种非随机的方式组合起来，比传统决策树精度更高也更加稳定。AdaBoost的出现不仅拯救了有些式微的决策树算法，而且还开创了集成学习算法的先河。在AdaBoost的影响下，Friedman在1999年提出了梯度提升决策树算法，这种算法完美地将梯度提升算法和CART算法结合起来，不仅可以用于回归问题，同样也可以应用于分类问题
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2024-07-19 15:42:28
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一.前言GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)梯度提升决策树，通过多轮迭代生成若干个弱分类器，每个分类器的生成是基于上一轮分类结果来进行训练的。GBDT使用的也是前向分布算法，这一点和Adaboost类似，但不同的是，GBDT的弱分类器一般为Cart回归树（Adaboost一般不做限制）。这里之所以用回归树的原因是GBDT是利用残差逼近，是累加选择，这就和回归输
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2024-04-02 21:50:00
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目录一、相关基础知识二、调用sklearn实现GBDT1、梯度提升回归树 2、梯度提升分类树 三、参数&属性详解1、迭代过程涉及的参数（1）n_estimators（迭代次数）（2）learning_rate（学习率参数） (3) init (输入计算初始预测结果编辑的估计器对象)（4）属性init_ (模型被拟合完毕之后，返回输出编
文章目录1. 概述2. 提升树算法3. 梯度提升树 1. 概述首先GBDT是集成学习的一种，而且属于boosting家族。我们知道Bagging的思想比较简单，即每一次从原始数据中根据均匀概率分布有放回的抽取和原始数据大小相同的样本集合，样本点可能出现重复，然后对每一次产生的训练集构造一个分类器，再对分类器进行组合。常见的随机森林算法就是bagging的集成算法。boosting的每一次抽样的样
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2024-10-12 15:07:09
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GBDT全称为gradient boosting decision tree， 是一种基于决策树的集成学习算法。在Adaboost算法中，弱分类器的模型可以根据需要灵活选择，而GBDT则强制限定为决策树算法。基于CART决策树算法，GBDT可以用于处理分类和回归两项任务。由此，GBDT又有了各种不同的叫法1. GBDT, Gradient Boosting Decision Tree2.
原创
2022-06-21 09:42:06
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梯度提升树算法实际上是提升算法的扩展版，在原始的提升算法中，如果损失函数为平方损失或者指数损失，求解损失函数的最小值问题会非常简单， 但如果损失函数为更一般的函数(如绝对值函数)，目标值的求解就会相对复杂许多。所以，梯度提升算法诞生，也就是在第m轮基础模型中，利用损失函数的负梯度值作为该轮基础模型损失值(残差)的近似，利用这个近似值构建下一轮基础模型。GBDT(梯度提升树)属于一种有监督的集成学习
原创
2022-11-24 12:04:46
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五月两场 | NVIDIA DLI 深度学习入门课程 监督学习的要点:数据:对于输入数据 $$$x_i \in R^d$$$,训练数据里的第i个样本。模型:如何对于给定的 $$$x_i$$$预测 $$$\hat{y}_i$$$。1、线性模型: $$$\hat{y}i=\sum_j{w_j*x{ij}}$$$ (b=w0，有线性/对数几率回归). 对于不同的任务，$$$
https://www.jianshu.com/p/005a4e6ac775
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2023-05-18 17:32:28
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前言 在上一章中我们了解了线性回归求最小值的方法(损失函数最小化)，直接对其求导，即正规方程方法。
但是在机器学习中，像线性回归这样可以直接用数学公式推导出最小值的算法是很少的，绝大多数的损失函数是很复杂的，所以我们来介绍一种更为通用，也是机器学习中很重要的一种优化方法，即梯度下降法。 梯度下降法是机器学习中的一种优化算法，并非机器学习算法。 梯度简单的可以理解为多元函数的
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2024-09-17 16:27:24
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看过我历史文章的都知道，以lightgbm，xgboost，catboost为代表的GBDT，在部分工业界场
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2022-08-09 21:27:28
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曾为培训讲师，由于涉及公司版权问题，现文章内容全部重写， 更新、更全的Python相关更新网站，更有数据结构、人工智能、Mysql数据库、爬虫、大数据分析教学等着你：https://www.
原创
2021-05-20 20:00:58
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1 提升树模型提升树是以分类树和回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。提升方法实际采用加法模型（即基函数的线性组合）与前向分布算法。以决策树为基函数的提升方法称为提升树（boosting tree）。提升树模型可以表示为决策树的加法模型其中， \(T(x; \Theta_m)\) 表示决策树；\(\Theta_m\) 为决策树的参数；\(M\)提升树算法采用前向
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2024-05-08 10:52:50
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GBDT是boost中的一种方法，boost还有XGBoost，adaboost。 【Boost】 就是让多个弱分类器，通过不同的集成方式，来让多个弱分类器变成一个强分类器。 【gradient-boost】 梯度提升。简单的说，先训练一个弱分类器，然后弱分类器和目标值之间的残…
原创
2021-05-19 21:05:43
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博客原文：https://www.jianshu.com/p/005a4e6ac775博客中比较精彩的地方 【问】xg
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2022-09-10 01:13:04
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目录1. 迭代过程1.1 初始预测结果的设置1.2 使用回归器完成分类任务① 二分类情况② 多分类情况1.3 GBDT的8种损失函数① 分类器中的lossa. 二分类交叉熵损失b. 多分类交叉熵损失c. 二分类指数损失d. 多分类指数损失② 回归树中的lossa. 平方误差b. 绝对误差c. Huber损失d. quantile损失③ 如何选择不同的损失函数2. 弱评估器结构2.1 梯度
