Python实现：利用GBDT产生新特征（GBDT+Linear Regression）

最新推荐文章于 2024-07-06 22:15:29 发布
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#算法 #机器学习 #数据挖掘

本文介绍了如何使用Python结合GBDT（梯度提升决策树）生成新特征，并将这些特征用于线性回归模型以预测价格。算法思路是训练GBDT模型，根据树的叶子节点构造新特征向量，然后用one-hot编码转换这些特征以供线性模型使用。

Python实现：利用GBDT产生新特征（GBDT+Linear Regression）


最近实习接了个任务，利用GBDT产生新特征，加入到已有特征中，再训练线性模型，预测价格。


算法思想：

训练集上，用已有特征训练GBDT模型，然后利用GBDT模型学习到的树来构造新特征，最后把这些新特征加入原有特征一起训练模型。构造的新特征向量是取值

最低0.47元/天 解锁文章
机器学习——LR、‌GBDT、‌SVM、‌CNN、‌DNN、‌RNN、‌Word2Vec等模型的原理和应用
AndrewPerfect的博客
07-11 2083
CNN通过卷积操作提取输入数据的局部特征，并通过池化操作降低特征图的维度，从而实现对输入数据的有效表示。以上是对LR、GBDT、SVM、CNN、DNN、RNN、Word2Vec等模型原理和应用的简要介绍。特别是在图像识别方面，CNN通过训练可以学习到丰富的特征表示，从而实现对图像的有效分类和识别。逻辑回归模型因其简单、可解释性强、易于实现等特点，被广泛应用于机器学习、深度学习、推荐系统、广告预估、智能营销、金融风控、社会学、生物学、经济学等领域。SVM在文本分类、图像分类、生物信息学等领域都有广泛的应用。
GBDT模型构造新特征
Panpan Wei的博客
09-08 1209
GBDT: 1、回归树、提升树和梯度提升树 （1）回归树 　　GBDT中的树是回归树，不是决策树，用来做回归预测，调整后也可以用于分类； 　　回归树分支时穷举每一个feature的每一个阈值寻找最好的分割点，衡量好坏的标准不是最大熵，而是最小化平方误差； （2）提升树 　　迭代多棵回归树来共同决策； GBDT是如何衡量特征的重要性的: 1.计算所有的非叶子节点在分裂时加权不纯度的...
GBDT+LR
北冥有小鱼
07-11 2242
GBDT和LR的融合在广告点击率预估中算是发展比较早的算法，原理是通过GBDT组合的特征作为LR的输入 特征组合的介绍见上一篇博客：https://blog.youkuaiyun.com/qq_26598445/article/details/80998760 1、背景 目前工业界中用的较多的是LR，LR是广义线性模型，与传统线性模型相比，LR使用了Logit变换将函数值映射到0~1区间，最后输出是一个...
python回归模型_线性回归模型（Linear Regression）及Python实现
weixin_39765796的博客
11-24 317
标签：线性回归模型（Linear Regression）及Python实现1.模型对于一份数据，它有两个变量，分别是Petal.Width和Sepal.Length，画出它们的散点图。我们希望可以构建一个函数去预测Sepal.Length，当我们输入Petal.Width时，可以返回一个预测的Sepal.Length。从散点图可以发现，可以用一条直线去拟合，这时我们可以构建一元线性回归模型：hθ(...
GBDT+LR算法进行特征扩增
TURING.DT
10-14 897
简介 CTR估计也就是广告点击率预估，计算广告训练与平滑思想说明了是用LR算法对于预测的有效性。LR（Logistic Regression）是广义线性模型，与传统线性模型相比，LR通过Logit变换将函数值映射到0~1区间，映射后的函数就是CTR的预估值。LR模型十分适合并行化，因此对于大数据的训练十分有效。但是对于线性模型而言，学习能力是有限的，因此需要大量的特征工程预先分析出有效的特征或者是...
利用GBDT模型构造新特征
TURING.DT
08-14 2318
通过实践以下内容，使用GBDT生成新的特性，与原特性合并后，进行模型预测，AUC的分数不一定比原数据要高，所以通过测试后选择是否使用此方法。 实际问题中，可直接用于机器学习模型的特征往往并不多。能否从“混乱”的原始log中挖掘到有用的特征，将会决定机器学习模型效果的好坏。引用下面一句流行的话： 特征决定了所有算法效果的上限，而不同的算法只是离这个上限的距离不同而已。 本文中我将介绍F
2014年探索：GBDT+LR组合模型，自动化特征工程与端到端训练实践
最新发布
xziyuan的博客
07-06 791
FFM模型采用引入特征域的方式增强了模型的特征交叉能力，但无论如何, FFM只能做二阶的特征交叉，如果继续提高特征交叉的维度，会不可避免地产生 组合爆炸和计算复杂度过高的问题。那么，有没有其他方法可以有效地处理高维 特征组合和筛选的问题呢？2014年，Facebook提出了基于GBDT+LR组合模型 的解决方案。GBDT+LR 使用最广泛的场景是CTR点击率预估，即预测当给用户推送的广告会不会被用户点击。
Python GBDT+LR
lvchunyang66的博客
12-09 726
此文主要根据scikit-learn官方文档而来， 中间插入了一些个人比较容易理解的注释。 通过roc-auc曲线来比对不同算法组合的效果，算法包括：RT+LR、RF、RF+LR、GBDT、GBDT+LR，结果表明，通过GBDT算法fit后，进行OneHot transformation，然后再进行LR Classification的效果是最好的。 在工业生产上，也有多家企业将GBDT+LR最为生...
Facebook的GBDT+LR模型python代码实现
11-13 2901
目标： 实现GBDT+LR模型代码，并比较和各种RF/XGBoost + LR模型的效果，发现GBDT+LR真心好用啊。 内容： 构造GBDT+LR步骤 训练阶段： 1、 获取特性信息 2、训练GBDT分类器 3、遍历GBDT树的叶子节点，拼接成一个常常的一维向量 4、 训练OneHot编码器 5、 训练LR模型 预测阶段： 1、把带预测的特征输入到GBDT 2、获得叶子节点，拼接成一个常常的一维向量 3、获得OneHot向量 4、LR预测结果 这里发现了上篇文章的一个错误： 就是GBDT树的叶子节点，输
推荐系统入门（五）：GBDT+LR（附代码）
南有芙蕖
10-28 5800
推荐系统入门（五）：GBDT+LR（附代码） 目录推荐系统入门（五）：GBDT+LR（附代码）引言1. GBDT模型2. LR模型3. GBDT+LR模型4. 编程实践实战思考参考资料 引言 相关系列笔记： 推荐系统入门（一）：概述 推荐系统入门（二）：协同过滤（附代码） 推荐系统入门（三）：矩阵分解MF&因子分解机FM（附代码） 推荐系统入门（四）：Wide&Deep（附代码） 推荐系统入门（五）：GBDT+LR（附代码）   前面介绍的协同过滤和矩阵分解存在的劣势就是仅利用了用户与物品
GBDT单机版Python实现源代码
12-28
GBDT单机版Python实现源代码
显性特征的衍生
weixin_33841503的博客
02-06 350
特征的基础处理方式，包括怎么降维、怎么处理脏数据等等。其实特征工程真正的难点是如何结合业务需求衍生出新的特征。结合业务需求讲的是利用专家经验来提取出数据里对结果影响更大的特征，往往是原有数据字段通过加减乘除等操作生成新的字段，这些字段在结合一些线性算法做训练的时候往往能起到提升模型效果的作用，接下来就简单介绍下特征衍生。 因为衍生特征这个方法是需要结...
python线性回归算法简介_机器学习经典算法具体解释及Python实现--线性回归（Linear Regression）算法...
weixin_39989215的博客
11-29 657
（一）认识回归回归是统计学中最有力的工具之中的一个。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，事实上就是依据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。顾名思义。分类算法用于离散型分布预測，如前面讲过的KNN、决策树、朴素贝叶斯、adaboost、SVM、Logistic回归都是分类算法。回归算法用于连续型分布预測。针对的是数值型的样本，使用回归。能够在给定输入的时候预測出一个数值。这是对分类...
线性回归 特征扩展的原理与python代码的实现
Hello Word
03-18 1656
举个例子，多项式扩展可以将一个包含 n 个特征的样本向量 x 扩展为一个包含 k 个特征的样本向量，其中 k 可以是 n 的任意多项式。例如，如果我们使用二次多项式扩展，可以将样本向量[x1, x2]扩展为一个包含原始特征和交叉项的新特征向量，例如 [x1, x2, x1^2, x2^2, x1*x2]。在多项式扩展后，我们可以使用线性回归模型来拟合扩展后的数据，并计算模型的拟合误差来评估模型的性能。在线性回归中，多项式扩展是种比较常见的技术，可以通过增加特征的数量和多项式项的次数来提高模型的拟合能力。
吴恩达机器学习作业-Linear Regression（Python实现）
你来看我啦！
11-30 2148
第一次开始接触机器学习，加油鸭！！！
梯度提升决策树GBDT
qq_38285573的博客
06-19 788
1.1 Gradient Boosting Gradient Boosting是一种Boosting的方法，它主要的思想是，每一次建立模型是在之前建立模型损失函数的梯度下降方向。损失函数是评价模型性能（一般为拟合程度+正则项），认为损失函数越小，性能越好。而让损失函数持续下降，就能使得模型不断改性提升性能，其最好的方法就是使损失函数沿着梯度方向下降（讲道理梯度方向上下降最快）。 Gradien...
Python机器学习线性回归模型LinearRegression()
qq_39154864的博客
05-17 2797
from sklearn import linear_model # 线性模型 前提准备好数据，推荐糖尿病数据集，但本案例是关于金融数据集，同样具有强相关性。 数据处理再次不多解释，然后选择切片训练集和测试集，一般数据量巨大9:1，数据量少8:2 # 训练集与测试集 # Split the data into training/testing sets data_X_train = data_X[:-20] data_X_test = data_X[-20:] # Split the targe.
机器学习原理到Python代码实现之LinearRegression
盼盼的博客
01-04 1724
线性回归模型是机器学习中最基础的算法之一，该篇文章从其原理至代码对其做深入剖析和复现，希望对大家的学习有所帮助。
Python实现：多种机器学习模型的探索
- 线性回归（Linear Regression）: 用于预测数值型连续变量的模型。 - 逻辑回归（Logistic Regression）: 常用于分类问题，预测样本属于某一类的概率。 - 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）: 通过寻找到...
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