梯度提升树分类实例

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。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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