GBDT简介GBDT的全称是Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树，它在普通决策树的基础上添加了梯度提升方法，从1颗决策树演变为多颗决策树，逐步提升学习精度。网上有大量介绍GBDT的文章，大部分都是讲原理和推公式，公式推导是算法的精髓，自己亲自推导一遍，更有感觉。但考虑到算法的复杂度，不妨先从源码实现的角度理解算法流程，再反过来理解公式推导，似乎效率更高，因
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2024-05-10 16:00:21
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原创
2023-09-28 14:16:53
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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
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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上面我们可以看见房屋的各种属性信息
也就是房屋的各个特征为了更形象化的展示房屋的特征,我们使用图形来直观展现使用,我们前面介绍的Graphlab Canvas来展现重定向到当前页面展现 接下来,我们就来,构建回归模型被用来去拟合模型的数据叫做训练集那些作为真实预测的替代叫做测试集步骤:分离出训练集合测试集说明,这里直接调用SFrame的random_split方法就好,
括号内的第一个参数,是
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2024-09-20 15:18:33
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# 实现回归预测 Python XGBoost
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用 Python 中的 XGBoost 库进行回归预测。在这个过程中，你将学习如何准备数据、构建模型、训练和预测结果。首先，我们来看一下整个流程：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 数据准备
数据准备 --> 模型构建
模型构建 --> 模型训练
原创
2024-06-01 06:34:54
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原创
2023-09-28 14:41:57
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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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原创
2023-10-01 23:27:37
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原创
2023-10-01 23:33:31
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## Python实现XGBoost回归预测
### 1. 整体流程
首先，让我们来看一下实现"Python实现XGBoost回归预测"的整体流程。以下是该流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 数据准备 |
| 步骤2 | 数据预处理 |
| 步骤3 | 模型训练 |
| 步骤4 | 模型预测 |
| 步骤5 | 模型评估 |
下面我们逐步讲解每
原创
2023-09-16 19:20:01
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GBDT主要由三个概念组成：Regression Decistion Tree（即DT)，Gradient Boosting（即GB)，Shrinkage (算法的一个重要演进分枝，目前大部分源码都按该版本实现），是一种用于回归的迭代决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。一、 DT：回归树 Regressio
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2024-03-29 13:40:38
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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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文章目录回归算法评价指标1、简单线性回归2、LWLR 局部加权线性回归3、带正则的线性回归（Ridge/Lasso）4、其他的回归算法总结 回归算法回归算法和分类算法都属于监督学习算法，不同的使，分类算法中的标签使一些离散值，而回归算法中的标签是一些连续值。回归算法通过训练得到样本特征到这些标签之间的映射，再用于预测数值型数据。评价指标常用于评价回归算法的好坏的指标为：MSE（mean squa
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2024-04-16 15:27:45
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前言在《统计学习方法》这本书中介绍了基于分类问题的AdaBoost方法，其中更新样本权重采用的是，其实当时就思考这样一个问题：如果用于回归任务，那么这个更新样本权重该如何计算？本文基于此问题展开讨论。AdaBoost 回归算法我们都知道回归预测得到的结果是数值，比如 房子价格，每一个房产样本都有一个房产价格，这个价格是一个数值，不同的房产价格可能是不一样的，且价格繁多，不像分类问题，类别较固定，所
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2024-03-20 11:56:02
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编者按：逻辑回归算法是一种基本的重要的机器学习算法。它有着简单有效的特点，并在信用评分，营销响应等领域广泛应用。逻辑回归算法是一种用于二分类的机器学习算法。线性回归我们用这个式子：问题是这些预测对于分类来说是不合理的，因为真实的概率必然在0到1之间。为了避免这个问题，我们必须使用一个函数对p(X)建模，该函数为X的所有值提供0到1之间的输出。Logistic回归是以其核心函数Logistic函数命
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2023-12-29 20:15:01
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一：回归总论1，什么是回归算法 回归分析是一种研究自变量与因变量之间相互关系的一种建模技术，主要用来预测时间序列，找到变量之间的关系。 2，回归的种类 按照自变量和因变量之间的关系类型，可分类线性回归和非线性回归，按照自变量的多少可分为一元回归和多元回归二：线性回归1，概念 线性回归一般用来做连续值的预测，自变量可以是连续的，也可以是离散的，但预测结果是连续的，回归的性质是线性的，他使用最佳拟合直
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2024-03-01 12:10:20
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2023-10-01 23:20:18
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回归预测 | Matlab实现ReliefF-XGBoost多变量回归预测
原创
2024-10-11 15:15:17
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回归预测 | Matlab基于贝叶斯算法优化XGBoost(BO-XGBoost/Bayes-XGBoost)的数据回归预测+交叉验证
原创
2024-09-10 09:46:00
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