（上接第三章） 3.4 Scikit-Learn与回归树 3.4.1 回归算法原理 在预测中，CART使用最小剩余方差（squared Residuals Minimization）来判断回归时的最优划分，这个准则期望划分之后的子树与样本点的误差方差最小。这样决策树将数据集切分成很多子模型数据，然后利用线性回归技术来建模。如果每次切分后的数据子集仍难以拟合，就继续切分。在这种切分方式下
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
为什么要使用Boosting？单一模型的预测往往会有缺陷，为了解决复杂的问题，我们需要集成学习通过组合多个模型来提高机器学习的预测性能。视频：Boosting集成学习原理与R语言提升回归树BRT预测短鳍鳗分布生态学实例假设给定包含猫和其他动物图像的数据集，您被要求构建一个模型，可以将这些图像分为两个单独的类。像其他人一样，您将首先使用一些规则来识别图像，如下所示：图像有尖耳朵：图像判断为猫图像有一
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2024-07-27 11:18:54
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序言xgboost一直在数学科学比赛中是一个强有力的大杀器，然而其数学原理对于数学小白来说，是比较晦涩难懂的。 本文主要目的是带领机器学习的小白，以一种简单的方式来理解xgboost，而具体详情请翻阅陈天奇大佬的论文。论文链接：https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2939785一、回归树是什么xgboost是基于弱学习器的一种集成算法。而论文中的弱学习器选用的是回
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2024-05-07 08:29:12
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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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回归树在选择不同特征作为分裂节点的策略上，与基础篇6的决策树的思路类似。不同之处在于，回归树叶节点的数据类型不是离散型，而是连续型。决策树每个叶节点依照训练数据表现的概率倾向决定了其最终的预测类；而回归树的叶节点确实一个个具体的值，从预测值连续这个意义上严格地讲，回归树不能成为“回归算法”。因为回归树的叶节点返回的是“一团”训练数据的均值，而不是具体的，连续的预测值。下面使用回归树对美国波士顿房训
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2024-04-01 08:42:53
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一：提升树模型提升树是以分类树或回归树为基分类器的提升方法，提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一 提升方法实际采用前向分步算法和加法模型（即基函数的限行组合），以决策树为基函数的提升方法称为提升树，对分类问题的决策树是二叉分类树，对回归问题的决策树是二叉回归树。提升树的模型可以表示为决策树的加法模型： 二：提升树算法 提升树算法采用前向分步算法，首先确定初始提升树Fo(x) = 0,第m步的
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2024-08-09 00:28:59
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# xgboost回归代码实现
## 简介
在这篇文章中，我将向你展示如何使用Python实现xgboost回归模型。xgboost是一种基于决策树的机器学习算法，它在许多比赛和实际应用中都取得了很好的成绩。通过使用xgboost，我们可以构建一个强大的回归模型来预测连续性变量的值。
## 整体流程
下面是实现xgboost回归模型的整体流程：
```mermaid
graph LR
A[准
原创
2023-12-13 05:21:30
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本节主要讲Spark ML中关于回归算法的实现。示例的算法Demo包含：线性回归、广义线性回归、决策树回归、随机森林回归、梯度提升树回归等。 文章目录1. 线性回归(Linear regression)2. 广义线性回归(Generalized linear regression)3. 决策树回归(Decision tree regression)4. 随机森林回归(Random forest r
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2024-03-28 17:07:46
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数据集中经常包含一些复杂的相互关系，使得输入数据和目标变量之间呈现非线性关系。对这些复杂的关系建模，一种可行的方式是使用树来对预测值分段，包括分段常数和分段直线。 线性回归方法（局部加权线性回归除外）创建的模型需要拟合所以的样本点。面对许多非线性问题，不可能使用全局线性模型来拟合任何数据。 一种可行的方法是将数据集切分成许多份易建模的数据，然后再利用线性回归方法进行建模。 决策树不断将数据切分成
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2024-04-12 03:56:39
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⛄ 内容介绍一种基于CNNSVM的软件缺陷预测方法,从软件历史开发数据中提取软件数据特征,将获得的数据特征进行归一化处理;对归一化后的缺陷样本的数据特征进行SMOTE样本扩充;构建CNNSVM模型,正常样本和扩充后的缺陷样本一起输入到CNNSVM模型中,先由CNN网络进行卷积,下采样和扁平化处理,完成特征提取后,输入到SVM层进行缺陷预测;采用RMSProp优化器,基于binary_cross_e
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2024-04-08 10:34:11
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
原创
2023-09-28 14:16:53
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1. 数据说明本文使用的数据来自于国家统计局1997年-2012年的年度数据。选取的数据指标为农村居民家庭平均每人纯收入（元），农村居民家庭平均每人消费支出（元）。2. 模型构建模型： 自变量：农村居民家庭平均每人纯收入（元）； 因变量：农村居民家庭平均每人消费支出（元）。 利用MATLAB中的regress函数实现回归分析，具体的代码如下：x = [2090.1, 2162, 2210.3, 2
# 用XGBoost进行回归分析
在机器学习领域，XGBoost是一种非常流行的算法，尤其在回归分析中表现出色。本文将介绍如何使用R语言中的XGBoost库进行回归分析，并通过实例代码来演示其用法。
## XGBoost简介
XGBoost是一种优化的分布式梯度提升库，旨在提高执行效率、模型性能和可扩展性。它在多项机器学习竞赛中获得了非常好的成绩，被广泛应用于数据挖掘和预测分析中。
##
原创
2024-05-21 07:19:20
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目的本文使用Python的sklearn类库，基于对机器学习线性回归算法的理论学习，利用sklearn中集成的波士顿房价数据，以此来对线性回归的理论知识进行一次实践总结。本文不以预测的准确率为目的，只是简单的对机器学习的线性回归等理论知识进行一次实践总结，以此来体验下sklearn类库的使用方法。美国波士顿房价的数据集是sklearn里面默认的数据集，sklearn内置的数据集都位于dataset
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2024-03-28 09:01:17
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一、概念 XGBoost全名叫（eXtreme Gradient Boosting）极端梯度提升，经常被用在一些比赛中，其效果显著。它是大规模并行boosted tree的工具，它是目前最快最好的开源boosted tree工具包。XGBoost 所应用的算法就是 GBDT（gradient boosting decision tree）的改进，既可以用于分类也可以用于回归问题中。 1、回归树
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2024-07-29 13:56:10
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[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
决策树（Disicion tree） A decision tree is a flowchart-like structure in which each internal node represents a "test" on an attribute (e.g. whether a coin flip comes up heads or tails), each bran
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2024-03-01 15:12:05
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目录1、连续和离散型特征的树的构建 2、CART回归树 2.1 构建树 2.2 剪枝 3、模型树 4、实例：树回归与标准回归的比较正文本系列文章为《机器学习实战》学习笔记，内容整理自书本，网络以及自己的理解，如有错误欢迎指正。回到顶部 1、连续和离散型特征的树的构建 决策树算法主要是不断将数据切分成小数据集，直到所有目标变量完全相同，或者数据不能再切分为止。它是一种贪心算法，并不考虑能
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2024-05-22 22:49:57
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# 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
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