1.Spark 属性Spark应用程序的运行是通过外部参数来控制的，参数的设置正确与否，好与坏会直接影响应用程序的性能，也就影响我们整个集群的性能。参数控制有以下方式：（1）直接设置在SparkConf，通过参数的形式传递给SparkContext，达到控制目的。（通过set()方法传入key-value对）比如：val conf = new SparkConf()
.setMaste
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2023-06-11 14:56:19
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Spark推荐系统，干货，心得 点击上方蓝字关注～ 在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结梯度下降法(GradientDescent,GD)常用于求解无约束情况下凸函数(Convex Function)的极小值
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2023-09-20 20:41:45
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# SPARK GBDT: 基于Spark的梯度提升决策树算法
## 引言
梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT) 是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。它通过组合多个决策树的预测结果来改善模型的准确性和鲁棒性。在大规模数据集上应用GBDT算法时，为了加速训练和提高效率，可以使用分布式计算框架Spark。
Spark是一个基于内存
原创
2023-11-08 10:28:35
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一、基本概念1、GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)又叫MART(Multiple Additive Regression Tree)，GBRT(Gradient Boost Regression Tree)，Tree Net等，是一种迭代的决策树算法，与Adboost相比，GBDT也是用了前向分步算法，但是其规定了弱学习器只能是回归树，每棵树拟合的是之前所有
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2024-09-14 22:17:18
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GBDT（sklearn/lightgbm）调参小结一、原理我们知道GBDT是由许多回归树组成的森林，后一棵树采用前一颗树的预测结果与真实结果的残差来作为拟合目标，每棵树的生成过程都是一颗标准的回归树的生成过程。GBDT的详细原理在这里二、调参方法对于基于决策树的模型，调参的方法都是大同小异。一般都需要如下步骤：1、首先选择较高的学习率，大概0.1附近，这样是为了加快收敛的速度。这对于调参是很有必
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2024-07-27 14:45:44
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# 实现“Spark ML GBDT”指南
## 整体流程
下表展示了实现“Spark ML GBDT”所需要的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|-----------|--------|
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 创建GBDT模型 |
| 4 | 训练模型 |
| 5 | 模型评估 |
| 6 | 使用模型预测 |
## 操作步骤及代码
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原创
2024-03-10 03:21:10
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对于GBDT的参数调整，上一篇已经通过实例讲明，不过调整参数确实重要，继续总结一下通用套路。1、相关参数GBDT算法参数主要分为三个类别： 1.Tree-Specific Parameters: These affect each individual tree in the model. 树相关参数，决定每棵树的结构 2.Boosting Parameters: T
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2024-04-19 05:47:33
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一、简介GBDT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：效果确实挺不错。 二：既可以用于分类也可以用于回归。 三：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是通过采用加法模型（即基函数的线性组合），以及不断减小训练过程产生的残差来达到将数据分
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2023-07-28 16:14:55
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1. scikit-learn GBDT类库概述 在scikit-learn中，GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类， 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类。两者的参数类型完全相同，当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同。这些参数中，类似于Adaboost，我们把重要参数分为两类，第一类是Boos
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2024-06-22 20:26:44
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之前一篇写了关于基于权重的 Boosting 方法 Adaboost，本文主要讲述 Boosting 的另一种形式 Gradient Boosting ，在 Adaboost 中样本权重随着分类正确与否而在下一次迭代中动态发生改变；Gradient Boosting 并没有样本权重的概念，它也采用 Additive Model ，每次迭代时，用损失函数刻画目标值与当前模型输出的差异，损失函数的负梯
从两方面来阐述spark的组件，一个是宏观上，一个是微观上。1. spark组件要分析spark的源码，首先要了解spark是如何工作的。spark的组件：了解其工作过程先要了解基本概念官方罗列了一些概念：TermMeaningApplicationUser program built on Spark. Consists of a driver program and&nbs
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2023-07-11 20:05:03
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作者 | Thomas Ciha译者 | 刘旭坤编辑 | Jane出品 | AI科技大本营【导读】一般来说机器学习模型的优化没什么捷径可循。用什么架构，选择什么优化算法和参数既取决于我们对数据集的理解，也要不断地试错和修正。所以快速构建和测试模型的能力对于项目的推进就显得至关重要了。本文我们就来构建一条生产模型的流水线，帮助大家实现参数的快速优化。对深度学习模型来说，有下面这几个可控的参数：隐藏层
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2024-10-26 10:11:26
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一、相关参数
GBDT算法参数主要分为三个类别：
*1.Tree-Specific Parameters: These affect each individual tree in the model.
树相关参数，决定每棵树的结构
2.Boosting Parameters: These affect the boosting operation in the model.
提升
一、GBDT类库概述 在sacikit-learn中，GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类， 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类。两者的参数类型完全相同，当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同。这些参数中，类似于Adaboost，我们把重要参数分为两类，第一类是Boosting框架的重要参数，第二类是弱学习器即
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2024-07-17 23:33:09
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随机森林 python实现GBDT python实现Adaboost python实现装袋（bagging）又称自助聚集（boot strap aggregating）， 是一种根据均匀分布概率从数据集最中有放回的重复抽样的技术。每个自助样本集都和原始数据集一样大，自助样本D_{i}大约包含63%的原训练数据。决策树桩（decision stump） 仅基于单个特征来做决策，仅包含一层的二叉决策树
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2023-07-17 21:52:53
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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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2024-08-30 17:13:08
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第一次知道网格搜索这个方法，不知道在工业中是不是用这种方式1.首先从步长和迭代次数入手，选择一个较大的步长，和较小的迭代次数。可以将步长设置为0.1，迭代次数从20-100网格搜索。2.找到最合适的迭代次数，对决策树最大深度max_depth和内部节点再划分所需最少样本数min_samples_split进行网格搜索，最大深度3-15，样本100-800。3.找到一个最大深度，由于min_samp
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2024-03-06 11:01:05
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GBDT，梯度提升树属于一种有监督的集成学习方法，与之前学习的监督算法类似，同样可以用于分类问题的识别和预测问题的解决。该集成算法体现了三个方面的又是，分别是提升Boosting、梯度Gradient、决策树Decision Tree。“提升”是指将多个弱分类器通过线下组合实现强分类器的过程；“梯度”指的是在Boosting过程中求解损失函数时增加了灵活性和便捷性，“决策树”是指算法所使用的弱分类
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2023-09-29 22:32:29
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实验数据集选取1.分类数据选取 load_iris 鸢尾花数据集：from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()
data.data[[10, 25, 50]]
data.target[[10, 25, 50]]
list(data.target_names)
list(data.feature_names)2.回归数据
前言在（机器学习(20)之Adaboost算法原理小结）中，我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结，本文就对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 Bo
