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原创
2023-09-28 14:16:53
533阅读
[ML学习笔记] XGBoost算法##回归树决策树可用于分类和回归，分类的结果是离散值（类别），回归的结果是连续值（数值），但本质都是特征（feature）到结果/标签（label）之间的映射。这时候就没法用信息增益、信息增益率、基尼系数来判定树的节点分裂了，那么回归树采用新的方式是预测误差，常用的有均方误差、对数误差等（损失函数）。而且节点不再是类别，而是数值（预测值），划分到叶子后的节点预测
# XGBoost Python回归实现教程
## 概述
本教程旨在教会你如何使用Python中的XGBoost库进行回归分析。XGBoost是一种基于梯度提升树的机器学习算法，被广泛应用于数据挖掘和预测建模任务。
在这个教程中，我们将按照以下步骤来实现XGBoost回归模型：
1. 加载数据集
2. 数据预处理
3. 划分训练集和测试集
4. 构建XGBoost回归模型
5. 模型训练与优
原创
2023-08-26 12:16:33
558阅读
本篇对XGBoost主要参数进行解释，方括号内是对应scikit-learn中XGBoost算法模块的叫法。提升参数虽然有两种类型的booster，但是我们这里只介绍tree。因为tree的性能比线性回归好得多，因此我们很少用线性回归。eta [default=0.3, alias: learning_rate]学习率，可以缩减每一步的权重值，使得模型更加健壮： 典型值一般设置为：0.01-0.2
# Python XGBoost回归实现教程
## 1. 引言
本教程将向刚入行的小白介绍如何使用Python中的XGBoost库实现回归分析。XGBoost是一种高效的机器学习算法，它在许多数据科学竞赛中取得了优异的成绩。通过本教程，你将学会如何使用XGBoost来构建回归模型，预测数值型目标变量。
## 2. 整体流程
下面是实现Python XGBoost回归的整体流程：
```mer
原创
2023-09-12 13:08:03
550阅读
## XGBoost回归实现流程
本文将介绍如何使用Python的XGBoost库实现回归问题。XGBoost是一种基于决策树的集成学习算法，具有较高的准确性和可解释性。以下是实现XGBoost回归的流程图：
```mermaid
graph LR
A[数据准备] --> B[划分训练集和测试集]
B --> C[模型训练]
C --> D[模型预测]
```
### 数据准备
在进行XG
原创
2023-09-28 14:23:15
488阅读
提升（Boosting）是一种常用的统计学习方法，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（一般是弱分类器），并将这些分类器线性组合，最终提高分类器的性能。而针对于这种提升方法而言，需要回答两个问题，一是在每一轮如何改变训练样本的权值或概率分布；二是如何将弱分类器组合成一个强分类器。Adaboost属于Boosting一种，它可以很好的解决上述两个问题，针对第一个问题，Adaboos
一、简介 Boosting 是一类算法的总称，这类算法的特点是通过训练若干弱分类器，然后将弱分类器组合成强分类器进行分类。为什么要这样做呢？因为弱分类器训练起来很容易，将弱分类器集成起来，往往可以得到很好的效果。俗话说，"三个臭皮匠，顶个诸葛亮"，就是这个道理。这类 boosting 算法的特点是各个弱分类器之间是串行训练的，当前弱分类器的训练依赖于上一轮弱分类器的训练结果。各个弱分类器的权重是
一、xgboost模型函数形式 xgboost也是GBDT的一种，只不过GBDT在函数空间进行搜索最优F的时候，采用的是梯度下降法也就是一阶泰勒展开；而xgboost采用的是二阶泰勒展开也就是牛顿法，去每次逼近最优的F，泰勒展开越多与原函数形状越接近，比如在x0处进行展开，其展开越多，x0附近与原函数值越接近，且这个附近的区域越大。另外一个xgboost加入了正则化项，有效防止过拟合。 xgbo
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2024-03-27 11:59:36
302阅读
目录前言XGBoost原理模型函数形式目标函数回归树的学习策略树节点分裂方法(Split Finding）精确贪心算法近似算法数据缺失时的分裂策略XGBoost的其它特性XGBoost工程实现优化之系统设计块结构(Column Block)设计缓存访问优化算法"核外"块计算小结前言XGBoost的全称是eXtreme(极端) Gradient Boosting，是一个是大规模并行的 boostin
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2024-05-21 10:22:37
171阅读
表面理解的线性对于给定的一组输入值x和输出值y，我们假定其关系为线性的，就会得出： y = kx+b，即我们在大学前接触到的最基本的线性方程，只要我们求出k和b来，就可以求出整条直线上的点，这就是很多人认为的线性： 简单来说很多人认为：线性回归模型假设输入数据和预测结果遵循一条直线的关系但是，这种理解是一叶障目。线性的含义线性回归模型是：利用线性函数对一个或多个自变量 （x 或 (x1,x2,…x
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2024-02-27 21:34:33
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原创
2023-09-28 14:41:57
245阅读
GBDT（Gradient Boost Decision Tree）
GBDT，全称Gradient Boosting Decision Tree，叫法比较多，如Treelink、 GBRT(Gradient Boost Regression Tree)、Tree Net、MART(Multiple Additive Regression Tree)等。GBDT是决策树中的回归树，决策树
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2024-03-10 08:45:14
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GBDT基本概念剪枝算法来解决。随着集成学习的发展，出现了比较典型的迭代决策树GBDT和随机森林RF，即将多棵单决策树进行模型组合，形成多决策树，可以看成Treelink。 迭代决策树有以下名称：GBDT（Gradient Boost Decision Tree）渐进梯度决策树GBRT（Gradient Boost R
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2024-04-28 21:23:34
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一、引言这一节我们来介绍模型树以及进行一个简单的树回归的项目实战二、模型树2.1 模型树简介回归树的叶节点是常数值，而模型树的叶节点是一个回归方程。用树来对数据建模，除了把叶节点简单地设定为常数值之外，还有一种方法是把叶节点设定为分段线性函数，这里所谓的 分段线性（piecewise linear） 是指模型由多个线性片段组成。我们看一下图中的数据，如果使用两条直线拟合是否比使用一组常数来建模好呢
介绍Bootstrap又称自展法、自举法、自助法、靴带法 , 是统计学习中一种重采样(Resampling)技术，用来估计标准误差、置信区间和偏差Bootstrap是现代统计学较为流行的一种统计方法，在小样本时效果很好。机器学习中的Bagging，AdaBoost等方法其实都蕴含了Bootstrap的思想，在集成学习的范畴里 Bootstrap直接派生出了Bagging模型.用子样本来类比总
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2024-05-26 19:56:46
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一、决策树模型组合模型组合，形成多决策树，比较典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林RF。 在最近几年的paper上，如iccv这种重量级会议，iccv 09年的里面有不少文章都是与Boosting和随机森林相关的。模型组合+决策树相关算法有两种比较基本的形式：随机森林RF与GBDT，其他比较新的模型组合+决策树算法都是来自这两种算法的延伸。 核心思想：其实很多“渐进梯度” Gradi
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2024-03-29 13:15:22
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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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1.GBDT概述GBDT也是集成学习Boosting家族的成员，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。在GBDT的迭代中，假设我们前一轮迭代得到的强学习器是 f t-1(x)，损失函数是L（y，ft-1(x)），我们本轮迭代的目标是找到一个CART回归树模型的弱学习器ht（x），让本轮的损失函数L（y，ft（x））=L（y，ft-1（x）+ht（x））
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2024-04-25 06:37:30
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1.分类（classification） 有监督学习的两大应用之一，产生离散的结果。 例如向模型输入人的各种数据的训练样本，产生“输入一个人的数据，判断是否患有癌症”的结果，结果必定是离散的，只有“是”或“否”。 分类方法是一种对离散型随机变量建模或预测的监督学习算法。使用案例包括邮件过滤、金融欺诈和预测雇员异动等输出为类别的
