梯度提升树分类实例

梯度提升树分类实战与源码解析
最新推荐文章于 2025-11-30 16:20:21 发布
最新推荐文章于 2025-11-30 16:20:21 发布
阅读量103 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 分类 机器学习 人工智能 机器学习-深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/PzBlockchain/article/details/133247036
本文详述了梯度提升树在分类任务中的应用，通过实例展示了如何导入数据、划分训练测试集、特征缩放、定义模型、训练及评估。代码示例包括数据预处理、模型构建与调参，以及模型性能评估。强调了梯度提升树的性能优势和适用场景，旨在帮助读者理解和应用该算法。

梯度提升树（Gradient Boosting Tree）是一种常用的集成学习算法，它通过多次迭代训练弱分类器，并通过加权求和的方式将它们组合起来形成一个强分类器。本文将详细介绍梯度提升树的分类应用，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入所需的库和数据集。假设我们使用的是一个二分类任务的数据集，特征使用的是数值型特征。以下是导入库和数据集的代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
梯度提升树（GBDT）详解之二：分类举例
白马负金羁
03-24 7058
梯度提升是一种用于回归和分类问题的机器学习技术，其产生的预测模型是弱预测模型的集成，如采用典型的决策树作为弱预测模型，这时则得到了所谓的梯度提升树（GBDT）。GBDT是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，它与AdaBoost一起都是提升算法的代表，也是集成学习里的经典算法
Python梯度提升决策树的方法示例
m0_72958694的博客
06-21 1792
本文简要介绍了Python梯度提升决策树的方法示例，包括鸢尾花（Iris）数据集进行分类、房价预测（回归）、垃圾邮件分类、特征选择等示例。
GBDT--梯度提升树
weixin_44820355的博客
07-29 1506
梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）是提升法中的代表性算法，它即是当代强力的XGBoost、LGBM等算法的基石，也是工业界应用最多、在实际场景中表现最稳定的机器学习算法之一。在最初被提出来时，GBDT被写作梯度提升机器（Gradient Boosting Machine，GBM），它融合了Bagging与Boosting的思想、扬长避短，可以接受各类弱评估器作为输入，在后来弱评估器基本被定义为决策树后，才慢慢改名叫做梯度提升树。受Boosting算法首个发
梯度提升树
weixin_48372662的博客
07-31 2738
摘要 梯度提升树（GBDT/GBRT）是一种基于梯度下降的集成学习方法，通过迭代拟合残差优化模型，擅长处理非线性关系。GBDT用于分类（如泰坦尼克号生存预测），GBRT用于回归（如房价预测）。算法流程包括：初始化常数预测值→计算伪残差→拟合新树→加权更新模型。实战案例显示，GBDT在分类任务中准确率达96.1%，GBRT在房价预测中R²达0.93。其优势包括高精度、鲁棒性强，但存在训练效率低、高维数据处理不足等局限。合理调参和特征工程可进一步提升性能。
梯度提升树GBDT系列算法
小森的博客
06-11 2070
在Boosting集成算法当中，我们逐一建立多个弱评估器（基本是决策树），并且下一个弱评估器的建立方式依赖于上一个弱评估器的评估结果，最终综合多个弱评估器的结果进行输出。这个过程相当于有意地加重“难以被分类正确的样本”的权重，同时降低“容易被分类正确的样本”的权重，而将后续要建立的弱评估器的注意力引导到难以被分类正确的样本上。💥由此，我们可以确立任意boosting算法的三大基本元素以及boosting算法自适应建模的基本流程：几乎所有boosting算法的原理都围绕这三大元素构建。在此三大要素基础上，所
梯度提升回归（概念+实例）
weixin_47151388的博客
04-30 4627
梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）是一种强大的机器学习技术，常用于解决回归问题。它是基于集成学习（Ensemble Learning）的方法之一，在数据科学和机器学习领域广泛应用。梯度提升回归通过结合多个弱学习器（通常是决策树）来构建一个强大的模型，从而达到更好的预测性能。
GBDT梯度提升之二分类算法个人理解
胖胖大海的博客
01-27 3041
未完待续
GBDT梯度提升树算法及官方案例
Kyrie_Irving的博客
05-06 1360
GBDT梯度提升树算法及官方案例 梯度提升树是一种决策树的集成算法。它通过反复迭代训练决策树来最小化损失函数。决策树类似，梯度提升树具有可处理类别特征、易扩展到多分类问题、不需特征缩放等性质。Spark.ml通过使用现有decision tree工具来实现。 梯度提升树依次迭代训练一系列的决策树。在一次迭代中，算法使用现有的集成来对每个训练实例的类别进行预测，然后将预测结果与真实的标签值进行比较。...
基于梯度提升树GBDT的二分类及多分类公式推导
weixin_41558411的博客
08-01 1366
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，中文名为梯度提升决策树，属于集成学习的一种，由多个弱学习器组合成强学习器，每个弱学习器为一颗二叉决策树，每一颗树会拟合前面所有树的组合带来的残差，这个残差可以负梯度(即损失函数对目标值导)、也可以是目标值与真实值之间的差距，如果是分类问题，一般是去逆合负梯度方向，如果是回归问题，一般是去拟合目标值与真实值之间的差距。本篇我们主要探讨分类问题。 二分类： 我们将每一颗树用小表示，将所有树的集成用大表示，假设当前求出了M颗树，则
【机器学习】集成学习|Boosting|随机森林|Adaboost|GBDT梯度提升树|XGBoost 极限梯度提升树 及案例实现
weixin_57336987的博客
10-13 2127
集成学习|Boosting|随机森林|Adaboost|GBDT梯度提升树|XGBoost 极限梯度提升树 及案例实现
经典机器学习模型(八)梯度提升树GBDT详解
热门推荐
qq_44665283的博客
04-09 1万+
经典机器学习模型(八)梯度提升树GBDT详解
整体设计 定稿 之15 chat分类的专题讨论（codebuddy）
ChuanfangChen的博客
11-29 744
系统阐述了基于Chat工具的三层问题处理框架（理解/消化/转化）及其分类机制。核心观点包括： 问题分为语言理解、词典编纂和逻辑描述三个层级； 区分收敛性（已知方案）和发散性（新问题）两类问题； 提出1+3+1架构模式，实践层（前台-中台-后台）与理论层（任务级-模型级-元级）相互映射； 表述系统包含备忘式、结果式、结论性、综合性和极简表述五个层级； 强调表述层次通过内在性质而非直接对应关系发挥作用，涉及实践常识、理论常量和科学方法三个领域。 文中详细说明了问题处理流程、架构对应关系和表述系统的运作机制，体
机器学习周报二十四
weixin_60864619的博客
11-30 749
本周学习了潜在扩散模型的概念，潜在扩散模型的实现是很简单的，之后学习了变分自编码器(VAE)。同时解决了之前的RCNN目标检测的模型，但是效果很差。This week, I studied the concept of latent diffusion models. The implementation of latent diffusion models is quite simple. Afterwards, I learned about variational autoencoders (VAE)
11.1 高斯消元法的应用
passxgx的博客
11-26 779
高斯消元法实际应用
AAAI-2013《Spectral Rotation versus K-Means in Spectral Clustering》
Christo的博客
11-30 493
这篇论文成功地将谱旋转技术应用于谱聚类，解决了传统K-Means在处理松弛谱向量时的偏差问题。通过引入正交旋转约束，方法在理论上保证了更好的连续-离散逼近，并在实验中证明了其在图割优化和聚类指标上的优越性。论文结构清晰：从谱聚类背景引入问题，推导优化算法，提供理论证明，并通过基准数据集验证。该工作强调了谱聚类后处理的的重要性，为后续研究（如自适应谱聚类）提供了基础。
深度学习、机器学习、人工智能三者的关系
casually的博客
11-29 711
以上就是深度学习、机器学习、人工智能三者的关系。
【机器学习】21-22 机器学习系统开发流程 & 倾斜数据集
最新发布
weixin_54010404的博客
11-30 463
本文摘要：文章介绍了机器学习开发流程的关键环节，包括迭代开发过程、错误分析方法、数据增强与合成技术、迁移学习的应用场景与策略。详细阐述了倾斜数据集下的评估指标（准确率、召回率、F1分数）及其权衡关系，并概述了完整机器学习项目的生命周期（从任务定义到部署监控）。特别强调了在数据不平衡情况下传统准确率的局限性，提出了使用精确率和召回率作为替代指标，并通过F1分数进行综合评估的方法。最后提及了机器学习项目中的伦理考量和数据偏见问题。
机器学习初级
2401_87118211的博客
11-28 525
机器学习初级
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1824
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
梯度提升树损失曲线绘制实例
03-17
<think>嗯，用户想了解如何绘制梯度提升树（GBDT）模型的损失曲线。我需要先回顾一下GBDT的基本原理，确保自己理解损失曲线的来源。GBDT是一种集成学习方法，通过迭代地训练决策树来最小化损失函数。每次迭代都会添加一棵新的树，用来纠正前一棵树的残差。损失曲线应该是在每次迭代后记录损失函数的值，然后绘制出来，以观察模型在训练过程中的收敛情况。 接下来，我需要查找相关的Python代码示例，尤其是使用scikit-learn库中的GradientBoostingClassifier或GradientBoostingRegressor的案例。因为用户提到想用Python实现，所以应该重点关注这些库的文档和现有教程。我记得scikit-learn的梯度提升模型有一个staged_predict方法，可以在每个阶段生成预测值，从而计算损失。这可能就是关键所在。 然后，用户可能需要具体的步骤，比如如何获取每一轮的损失值，如何将这些值存储起来，然后用matplotlib绘图。需要注意分类和回归问题的不同，因为损失函数可能不同，比如分类可能用对数损失，而回归用均方误差。需要分别处理这两种情况。 另外，用户提供的引用中有提到GBDT的实现，比如引用[4]中提到了GradientBoostingClassifier和网格搜索，可能需要结合这些信息。例如，训练模型后，使用staged_decision_function或staged_predict来获取每个阶段的预测结果，然后计算损失。 还需要考虑是否需要验证集上的损失曲线，或者仅仅是训练集上的。如果用户想观察过拟合情况，可能需要同时绘制训练和验证损失。但根据问题描述，用户可能只需要基础的实现，所以先处理训练集的损失。 然后，我需要确保代码示例正确，语法无误。比如，在分类问题中，使用log_loss函数，而在回归中使用mean_squared_error。同时，要导入必要的库，如matplotlib.pyplot，numpy，sklearn的相应模块。 可能还需要注意模型训练时的参数设置，比如n_estimators的数量，这会决定损失曲线的长度。此外，staged_predict方法返回的是一个生成器，需要转换为列表或数组以便处理。 最后，生成相关问题，帮助用户进一步深入学习，比如调整学习率的影响，早停法，或者与其他模型的损失曲线对比等。这些相关问题应该与GBDT的调优和分析相关，符合用户可能的后续需求。</think>### 梯度提升树（GBDT）损失曲线绘制方法 梯度提升树（GBDT）的损失曲线可通过记录每轮迭代的训练损失实现，核心步骤包括**模型训练阶段获取损失值**和**可视化绘图**。以下是Python实现示例： --- #### 1. 使用Scikit-learn的GradientBoostingRegressor（回归任务） ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error # 生成示例数据 X = np.random.rand(100, 2) y = 3*X[:,0] + 2*X[:,1] + np.random.normal(0, 0.1, 100) # 初始化GBDT回归模型 model = GradientBoostingRegressor( n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=3 ) model.fit(X, y) # 获取每轮的训练损失（均方误差） train_loss = model.train_score_ # 绘制损失曲线 plt.figure(figsize=(10,6)) plt.plot(np.arange(len(train_loss)), train_loss, 'b-', label='Training Loss') plt.xlabel('Boosting Stage (n_estimators)') plt.ylabel('Mean Squared Error') plt.title('GBDT Training Loss Curve') plt.legend() plt.grid(True) plt.show() ``` --- #### 2. 使用GradientBoostingClassifier（分类任务） ```python from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import log_loss # 生成分类数据集 X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 初始化GBDT分类器 model = GradientBoostingClassifier( n_estimators=100, learning_rate=0.05, max_depth=3 ) model.fit(X_train, y_train) # 获取每轮的训练损失（对数损失） train_loss = model.train_score_ # 绘制损失曲线 plt.figure(figsize=(10,6)) plt.plot(train_loss, 'r--', label='Training Loss') plt.xlabel('Boosting Iterations') plt.ylabel('Log Loss') plt.title('GBDT Classification Loss Curve') plt.legend() plt.grid(True) plt.show() ``` --- #### 关键点说明 1. **损失值来源**：Scikit-learn的GBDT模型通过`train_score_`属性直接提供每轮的训练损失值[^2] 2. **自定义损失计算**：若需验证集损失，可使用`staged_predict`方法逐阶段预测： ```python val_loss = [] for y_pred in model.staged_predict(X_test): val_loss.append(mean_squared_error(y_test, y_pred)) plt.plot(val_loss, label='Validation Loss') ``` 3. **曲线解读**：理想情况下损失应单调下降，若出现波动可能需调整学习率或树深度[^4] ---
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值