2.24 boost实例决策树gbdt

最新推荐文章于 2023-11-15 15:31:49 发布
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本文深入探讨决策树算法，包括ID3、C4.5和CART三种常用算法，解析Gini不纯度概念，以及ID3算法的局限性和CART算法的特性。适合初学者和进阶者学习。

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黄色为叶子结点，绿色年龄为为根节点，其他绿色为中间结点
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决策树画圆环将绿色筛选出来
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过程
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决策树最常用的算法有三种：
ID3
C4.5
CART
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id3
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id3缺点：分支多友好型
id3倾向于分支比较多的属性作为分裂属性
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cart

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gini不纯度（基尼系数，基尼index）
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、
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函数解释（这是一个函数模型，之前学的是参数模型）
分清：参数空间，函数空间
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Boosting决策树：GBDT
听雨草堂
06-01 175
GBDT (Gradient Boosting Decision Tree)属于集成学习中的Boosting流派，迭代地训练基学习器 (base learner)，当前基学习器依赖于上一轮基学习器的学习结果。 不同于AdaBoost自适应地调整样本的权值分布，GBDT是通过不断地拟合残差 (residual)来“纠错”基学习器的。 1. Gradient Boosting Gradient Bo...
决策树、Bagging、随机森林、Boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost
moledyzhang的博客
03-09 7692
决策树（Descision Tree）决策树介绍决策树基于“树”结构进行决策： - 每个“内部节点”对应于某个属性上的测试 - 每个分枝对应于该测试的一种可能结果（即属性的某个取值） - 每个叶节点对应于一个“预测结果”决策树学习的三个步骤 特征选择 决策树的生成 决策树的修剪 特征选择是决定用哪个特征来划分特征空间； 特征选择的准则：信息增益或信息增益比 案例:预测小明今天出门打不
机器学习：梯度Boost决策树
小白兔的窝
03-26 2256
Gradient Boost Decision Tree GBDT是一个应用很广泛的算法，可以用来做分类、回归。在很多的数据上都有不错的效果。 又称作：MART(Multiple Additive Regression Tree)，GBRT(Gradient Boost Regression Tree)，Tree Net。 发明者：Friedman。 Gradient Bo
决策树（七）--Boost及源码分析
工作笔记
08-08 6940
原文：http://blog.csdn.net/zhaocj/article/details/50536385 一、原理 AdaBoost（Adaptive Boosting，自适应提升）算法是由来自AT&T实验室的Freund和Schapire于1995年首次提出，该算法解决了早期Boosting算法的一些实际执行难题，而且该算法可以作为一种从一系列弱分类器中产生一个强分类器的通用方法。正由
从决策树到GBDT梯度提升决策树和XGBoost
小鹅鹅的博客
11-16 4849
从决策树到GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)梯度提升决策树和XGBoost的一些学习笔记 决策树 决策树可以转换成if-then规则的集合，也可以看作是定义在特征空间划分类的条件概率分布。决策树学习算法包括三部分：特征选择，数的生成和数的剪枝。最大优点: 可以自学习。在学习的过程中,不需要使用者了解过多背景知识,只需要对训练实例进行较好的标注,就能够...
决策树以及AdaBoost(随时更改，来自统计学习方法)
寻找青锋剑
12-16 1529
决策树(decision tree) 熵是随机变量不确定性的度量。随机变量XXX的熵的定义为 H(X)=H(p)=−∑i=1npilog⁡piH(X)=H(p)=-\sum_{i=1}^np_i\log{p_i}H(X)=H(p)=−i=1∑n​pi​logpi​ 信息增益：特征AAA对训练数据集DDD的信息增益g(D,A)g(D,A)g(D,A)，定义为集合DDD的经验熵H(D)H(D)H(D)...
集成学习adaboost算法与决策树结合
weixin_46177988的博客
07-25 722
经过测试，代码运行效果与该文章所计算的结果相同。训练集采用的西瓜数据集3.0的密度和含糖率。也可以用一个简单的训练集进行测试。
机器学习（一）决策树、Bagging (Random Forest)、Boosting (XGBoost，LightBoost)
weixin_46180132的博客
08-07 1529
总结了一些基于树的方法。
Boost库索引
静故了群动
06-14 820
accumulators - 进行累增计算的框架，以及一组统计学的累加器，来自 Eric Niebler. any - 保存具有不同值类型的单个值的一种安全、泛型的容器，来自 Kevlin Henney.  array - 兼容STL的容器，是固定大小的数组的包装，来自 Nicolai Josuttis. asio - 可移植的网络和其它底层I/O，包括 sockets, 定时器, 主
决策树的Boosting策略是什么
行子的博客
11-15 1115
初始时，模型只包含一个简单的决策树。这个树通常是一个深度较浅的树，用于拟合训练数据的残差（实际值与预测值的差异）。这些框架在性能和效率上进行了优化，成为许多数据科学竞赛中常用的工具。这个新树的预测结果将被添加到前一个树的预测结果上，逐步改进整体模型的预测性能。重复上述步骤，每次训练一个新的决策树，调整模型的预测结果，逐渐减小残差。根据前一个树的预测结果来调整下一个树的训练目标，从而逐步提升模型的性能。在决策树的Boosting策略中，最常见的算法是。最终的预测结果是所有决策树的预测结果的。
GBDT学习总结（Boosting、决策树）
zephyr_wang的博客
05-28 2788
1 GBDT简介 GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 梯度提升决策树。DT－Decision Tree决策树，GB是Gradient Boosting，是一种学习策略，GBDT的含义就是用Gradient Boosting的策略训练出来的DT模型 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。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 2 集成学习 集成学习就是将多个弱的学习器结合起来组成一个强的学习器。 这就涉及到，
决策树，随机森林，boost小结
nongfu_spring的专栏
08-14 1731
决策树，随机森林，boost小结 决策树（CvDTree）是最基础的，是CvForestTree和CvBoostTree的父类。 决策树的生成，一般资料中都是基于ID3算法（熵增益），即ID3算法在每个节点分裂时，选择使gain(A)最大的特征分裂。   Opencv中决策树的生成是基于吉尼不纯度最小的原则生成的。即选择 最小的分裂。其中，m为样本的种类，如只有正负样本，则m为
决策树
一座青山的专栏
11-25 1万+
决策树（decision tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节点表示一个特征属性上的判定，每个分支代表这个特征属性在其值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。 决策树的构造过程不依赖领域知识，决策树的构造就是根据计算公式（信...
决策树、GBDT与Xgboost详解
hywel_xue的博客
11-16 2487
写在前面 GBDT是一个系列算法，具有很好的性能，可以用于回归、分类、排序的机器学习任务，也是机器学习面试时常考的一个知识点，在这写下个人的一些理解，也当做个笔记。 GBDT分为两部分，GB: Gradient Boosting和DT: Decision tree。 GBDT算法是属于Boosting算法族的一部分，可将弱学习器提升为强学习器的算法，属于集成学习的范畴。 决策树 由于GBDT中的弱...
决策树、SVM、AdaBoost方法的比较
北冥有小鱼
07-26 3709
决策树 模型在真实世界中也应用场景 在金融方面使用决策树建模分析，用于评估用户的信用、贷款违约率等；在电子商务中，可以根据用户的以往的交易种类、时间、价格建立商品推荐体统等。 引用连接： 信贷方面的应用 电商推荐系统 这个模型的优势是什么？ 决策树易于实现和理解； 对于决策树，数据的准备工作一般比较简单； 能够同时处理多种数据类型 给定一个决策树模型，可以根据产生的决策树推出相应的...
决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost总结
weixin_43373042的博客
06-07 419
作者：ChrisCaohttps://zhuanlan.zhihu.com/p/75468124一. 决策树决策树是一个有监督分类模型，本质是选择一个最大信息增益的特征值进行输的分割，直到达到结束条件或叶子节点纯度达到阈值。下图是决策树的一个示例图：根据分割指标和分割方法，可分为：ID3、C4.5、CART算法。1.ID3算法：以信息增益为准则来选择最优划分属性信息增益的...
Gradient Boost 算法流程分析
w28971023的专栏
10-31 7471
我们在很多Gradient Boost相关的论文及分析文章中都可以看到下面的公式： 但是，对这个公式的理解，我一直也是一知半解，最近，终于下决心对其进行了深入理解。 步骤1：可以看作优化目标的损失函数； 步骤2：代表需要学习1~M个模型； 步骤3：将前m-1个模型的组合F(X)代入损失函数L(y_i, F(X))，并对F(X)求导，求得梯度向量表达式；举例说明，如果损失
决策树 bagging boosting 的区别
热门推荐
WhyNot
09-22 1万+
凡是在统计分析或机器学习领域从业的朋友们，对决策树这个名词肯定都不陌生吧。 决策树是一种解决分类问题的绝好方法，顾名思义，它正像一棵大树一样，由根部不断生长出很多枝叶；它的优点实在太多，比如可以避免缺失值的影响、可以处理混合预测、模型容易展示等。然而，决策树的实际应用也绝不简单，如果树根稍有不稳、或者枝干略有差池，树就可能会彻底长偏啦，我们总是需要仔细挑选单棵决策树、或适当的组合。  
梯度增强决策树gbdt
08-29
梯度增强决策树(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT)是一种集成学习算法，其中使用决策树作为基函数进行提升。在GBDT中，分类问题采用二叉分类树，回归问题采用二叉回归树。与AdaBoosting不同的是，GBDT集成的...
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