Python实现梯度提升决策树（GBDT）

最新推荐文章于 2025-05-08 09:53:09 发布

bug_code702

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文章标签： python 决策树开发语言机器学习-深度学习

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本文详细介绍了如何使用Python实现梯度提升决策树（GBDT）算法，通过迭代训练弱分类器（决策树）逐步提升模型性能。文章提供完整的源代码实现。

梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）是一种常用的机器学习算法，它通过迭代地训树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）是一种常用的机器学习算法，它通过迭代地训练一系列弱分类器（决策树），逐步树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）是一种常用的机器学习算法，它通过迭代地训练一系列弱分类器（决策树），逐步提升整体模型的性能。在本篇文章树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）是一种常用的机器学习算法，它通过迭代地训练一系列弱分类器（决策树），逐步提升整体模型的性能。在本篇文章中，我们将使用Python来实现一个简单的GBDT算法，并树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）是一种常用的机器学习算法，它通过迭代地训练一系列弱分类器（决策树），逐步提升整体模型的性能。在本篇文章中，我们将使用Python来实现一个简单的GBDT算法，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入所需的库树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）是一种常用的机器学习算法，它通过迭代地训练一系列弱分类器（决策树），逐步提升整体模型的性能。在本篇文章中，我们将使用Python来实现一个简单的GBDT算法，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np

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