一、GBDT的通俗理解提升方法采用的是加法模型和前向分步算法来解决分类和回归问题，而以决策树作为基函数的提升方法称为提升树（boosting tree）。GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)就是提升树算法的一种，它使用的基学习器是CART（分类和回归树），且是CART中的回归树。GBDT是一种迭代的决策树算法，通过多轮迭代，每轮学习都在上一轮训练的残差（用损失
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2024-04-06 14:00:36
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通常来说，我们可以从两个方面来提高一个预测模型的准确性：完善特征工程（feature engineering）或是直接使用Boosting算法。通过大量数据科学竞赛的试炼，我们可以发现人们更钟爱于Boosting算法，这是因为和其他方法相比，它在产生类似的结果时往往更加节约时间。Boosting算法有很多种，比如梯度推进（Gradient Boosting）、XGBoost、AdaBoost、Ge
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2023-07-24 17:59:08
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# Ada Boosting 特征筛选在R语言中的实现
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何在R语言中实现Ada Boosting特征筛选。Ada Boosting是一种集成学习方法，通过逐步调整训练数据的权重来提高弱分类器的性能，从而实现特征筛选。以下是整个流程的步骤及代码示例。
## 流程步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
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原创
2024-02-28 06:15:17
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最近开始学习机器学习和数据挖掘的知识 对boosting和bagging算法进行了部分比较 在此做个总结 分享给大家。 初学不久 如果有哪里地方理解的不到位或者错误的地方 欢迎大家不吝指正。 言归正传。决策树可以分为分类树和回归树两大类。分类树以信息增益（率）来选择feature，构建树，用作分类；而回归树则是以均方差来选择feature，构建树，用作预测。boostin
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2024-04-13 00:05:39
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文章目录1. 岭回归2. LASSO3. 主成分回归 - PCR4. 偏最小二乘回归 - PLS 压缩方法 & 降维方法 1. 岭回归法①：lm.ridge函数## lm.ridge函数进行岭回归
# 对样本数据进行标准化处理
data <- data.frame(scale(data0[,2:]))
# 对标准化处理后的数据（不含截距项）进行岭回归
library(MASS)
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2023-08-16 09:01:13
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参考数据挖掘与R语言 一、rpart包中，有建立回归树模型的指令：rpartrt<-rpart(formula, data)有关formula的一些注记~分隔，使响应变量在左边，解释变量在右边，例如y=x+y+w可表示为y~x+y+w+分别表示解释变量：表示交互式变量，例如y=x*z可表示为y~x：z*几个变量间的所有交互式表达式y=x+w+z+x * w+x * z+z * w+x * w
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2023-08-13 21:09:44
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boost算法是一种集成算法,就是把多个弱分类器,集成在一起,形成一个强分类器.以决策树为例,单决策树时间复杂度较低，模型容易展示，但是容易过拟合.决策树的boost方法就是：迭代过程，新的训练为了改进上一次的结果. 传统boost方法: 对正确、错误的样本进行加权，每一步结束后，增加分错点的权重(增加分错的样本数)，减少对分对点的权重(减少分对的样本数). Adaboost算法:关注被错分的样
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2024-03-28 08:19:46
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一、Haar分类器的前世今生人脸检测属于计算机视觉的范畴，早期人们的主要研究方向是人脸识别，即根据人脸来识别人物的身份，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。目前的人脸检测方法主要有两大类：基于知识和基于统计。“基于知识的方法主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合，根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸。基于统计
Logistic回归# 设置工作空间
# 把“数据及程序”文件夹拷贝到F盘下，再用setwd设置工作空间
setwd("E:\\R_workspace\\R语言数据分析与挖掘实战\\chp5")
# 读入数据
Data <- read.csv("./data/bankloan.csv")[2:701, ]
View(Data)
# 查看数据框中 完整的记录数
sum(complete.c
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2023-06-26 17:38:24
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提升方法（boosting）是一种常用的统计学习方法，应用广泛且有效。在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类的性能。 本章首先介绍提升方法的思路和代表性的提升算法AdaBoost，然后通过训练误差分析探讨AdaBoost为什
逻辑回归模型（Logistic Regression Model）建模逻辑回归模型是一种 基于线性回归模型 的分类模型，将回归（regression）模型数值化（numeric）的优势用在了分类（classification）上。借助glmnet包，以iris的前100位的两种花 setosa 和 versicolor 为例library(glmnet)
## 数据处理
data <- i
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2023-08-17 09:42:32
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这里向您展示如何在R中使用glmnet包进行岭回归（使用L2正则化的线性回归），并使用模拟来演示其相对于普通最小二乘回归的优势。岭回归当回归模型的参数被学习时，岭回归使用L2正则化来加权/惩罚残差。在线性回归的背景下，它可以与普通最小二乘法（OLS）进行比较。OLS定义了计算参数估计值（截距和斜率）的函数。它涉及最小化平方残差的总和。L2正则化是OLS函数的一个小增加，以特定的方式对残差进行加权以
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2024-08-28 22:13:00
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我们既往已经在文章《手把手教你使用R语言制作临床决策曲线》介绍了怎么使用rmda包制作了临床决策曲线，但是rmda包只能制作logistic回归模型的临床决策曲线，原来制作COX回归模型的stdca包R上下载不到。有粉丝留言向我推荐了ggDCA包，今天来演示一下怎么使用ggDCA包制作COX回归模型临床决策曲线。 ggDCA包由我们R语言大神，南方医科大学的博导Y叔制作，使用ggDCA包可以制作l
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2023-07-31 10:49:03
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泊松建模标准化发病率或死亡率（SIR/SMR），即计算标准化率的间接方法。 SIR 是观察到的和预期的案例的比率。 预期病例数是通过将特定阶层的人口率乘以队列中相应的人年得出的。 我们继续使用我们的女性直肠癌数据 首先我们导入R包和数据library(popEpi)
library(Epi)
library(splines)
bc<-read.csv("E:/r/test/smr
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2023-10-11 09:11:12
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INTRODUCTION我们以线性回归中的一些概念开始关于稳健回归的讨论。残差： 预测值（基于回归方程）与实际观察值之间的差。离群值： 在线性回归中，离群值是具有大量残差的观察值。换句话说，鉴于其对预测变量的价值，这是一个因变量不寻常的观察结果。离群值可能表示样本特性，或者可能表示数据输入错误或其他问题。杠杆： 对预测变量具有极高价值的观察点具有很高的杠杆作用。杠杆作用是对自变量偏离均值的程度的度
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2023-06-21 18:28:13
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LASSO回归的介绍LASSO回归是由统计学家Robert Tibshirani于1996年提出的一种回归分析方法。它通过在损失函数中加入L1正则化项，实现对模型参数的惩罚，使得一部分参数趋于零。这种稀疏性的特点使得LASSO回归在高维数据集中具有出色的性能。LASSO在医学中的应用:基因表达数据分析：LASSO回归可以用于选择最相关的基因。临床预测模型构建：选择对目标变量有重要影响的临床指标。生
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2024-06-06 11:42:55
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以及R软件实例。视频：Lasso回归、岭回归正则化回归数学原理及R软件实例为什么要LASSO套索回归？套索可以通过选择最小化预测误差的变量子集来帮助选择与结果相关的变量简约子集。选择模型取决于数据集和您正在处理的问题陈述。了解数据集以及特征如何相互交互至关重要。 当我们增加回归模型的自由度（增加方程中的多项式），预测变量可能高度相关，多重共线性可能会成为一个问题。这可能导致模型的系数估计
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2023-08-08 11:56:32
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上一篇主要是对线性回归进行简单的入门，本篇主要讲解另外一个模型～一.关于LARS算法LARS（Least Angle Regression）即最小角回归，作为Forward Stepwise（向前逐步回归）的升级版，LARS是每次先找出和因变量相关度最高的那个变量,在已经入选的变量中，寻找一个新的路径，使得在这个路径上前进时，当前残差与已入选变量的相关系数都是相同的，直到找出新的比当前残差相关系数
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2024-01-04 16:58:53
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Task06：GBDT的分类和回归一、Boosting算法首先这三种算法都属于Boosting方法，且GBDT是机器学习算法，XGBoost和LightGBM是GBDT的算法实现。Boosting方法训练基分类器时采用串行的方式，各个基分类器之间 有依赖。其基本思想是根据当前模型损失函数的负梯度信息来训练新加入的弱分类器，然后将训练好的弱分类器以累加的形式结合到现有模型中。这个过程是在不断地减小损
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2024-04-29 19:20:14
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1、主要内容 介绍提升树模型以及梯度提升树的算法流程 2、Boosting Tree 提升树模型采用加法模型（基函数的线性组合）与前向分步算法，同时基函数采用决策树算法，对待分类问题采用二叉分类树，对于回归问题采用二叉回归树。提升树模型可以看作是决策树的加法模型： 其中T（）表示决策树，M为树的个数， Θ表示决策树的参数； 提升树算法采用前向分部算法。首先确定f0
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2024-07-03 21:52:32
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