回归预测 | MATLAB实现GBDT(梯度提升树)交叉验证

已于 2022-12-03 23:24:15 修改
阅读量3k 收藏 4
点赞数
分类专栏： # GBDT梯度提升树 文章标签： 回归 数据预测
于 2022-01-04 11:48:18 首次发布
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/kjm13182345320/article/details/122299507
版权
本文介绍了如何在MATLAB中利用GBDT进行回归预测，并通过交叉验证（KFold）和kfoldLoss函数手动调整决策树的复杂度及学习率。同时，探讨了使用'OptimizeHyperparameters'自动优化超参数的方法，以提升模型性能。在实际操作中，对carsmall数据集进行了实验，展示了如何选择最佳树深度、集成数量和学习率，最终构建了一个预测汽车燃油经济性的RegressionEnsemble模型。

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

回归预测 | MATLAB实现GBDT(梯度提升树)交叉验证

目录

基本介绍

创建预测性能的增强回归树集合的一种方法是使用交叉验证来调整决策树的复杂度级别。 在寻找最佳复杂度水平的同时，调整学习率以最小化学习周期数。

  • 使用交叉验证选项（‘KFold’ ）和 kfoldLoss 函数手动查找最佳参数，
  • 或使用 ‘OptimizeHyperparameters’ 对参数来自动优化超参数。

方法应用

KFold和kfoldLoss
  • 加载 carsmall 数据集， 选择预测指标。
load carsmall
Tbl = table(Cylinders,Displacement,Horsepower
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
回归预测 | MATLAB实现GBDT(梯度提升树)fitrensemble参数优化
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
01-04 4276
回归预测 | MATLAB实现GBDT(梯度提升树)fitrensemble参数优化 目录回归预测 | MATLAB实现GBDT(梯度提升树)fitrensemble参数优化基本介绍方法应用参考资料致谢 基本介绍 Matlab实现GBDT(梯度提升树)基于内置函数fitrensemble实现预测目标。用 fitrensemble 自动优化超参数具有一定挑战性。 方法应用 可以找到通过使用自动超参数优化来最小化五倍交叉验证损失的超参数。 Mdl = fitrensemble([Horsepower,W
MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】梯度提升决策树（GDBT）（附python代码）
qq_36130719的博客
09-01 1566
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generalization)较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。.........
拍拍贷违约预测--GBDT，SMOTE 调参 使用交叉验证进行模型稳定性检验
weixin_45271076的博客
05-04 546
具体参考案例地址
利用matlab实现贝叶斯优化算法（BO）优化梯度提升决策树（GBDT）
最新发布
fx666_的博客
03-22 1581
params = [🔧。
【MATLAB】使用梯度提升树在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）
Deng7326的博客
02-06 2266
用科学、合理的方法去除掉数据集中不需要的特征。常用在回归预测任务的数据集处理中。
机器学习 | 交叉验证
RUC_Lee的博客
05-19 4411
什么是交叉验证？1 什么是交叉验证？1.1 思想1.2 疑问2 为什么要交叉验证？3 Python实现交叉验证3.1 简单交叉验证3.2 S折交叉验证3.3 留一交叉验证4 参考 1 什么是交叉验证？ 1.1 思想 基本思想： 将原始数据（dataset）进行分组，一部分做为训练集来训练模型，另一部分做为测试集来评价模型。 交叉验证是一种模型选择的方法！（引自李航统计学习方法）可以分为以下三种...
使用MATLAB实现GBDT回归模型融合
Gradient Boosting Decision Tree（梯度提升决策树，GBDT）是一种集成学习方法，它通过串行训练多颗决策树来逐步减小偏差，提高模型的预测性能。GBDT的主要思想是将若干个弱分类器（决策树）进行集成，每个新分类
在MATLAB中实现基础GBDT回归
理解梯度提升决策树（GBDT）算法 B. MATLAB对机器学习和GBDT的支持 # 2. II. 准备工作 A. 安装MATLAB和必要的工具包 B. 获取数据集并进行预处理 # 3. III. 实现基础GBDT回归模型 在这一部分，我们将介绍如何...
gbdt回归源码matlab-curry:咖喱
06-03
gbdt回归源码matlab CS74：预测篮球统计数据 依赖关系 MATLAB R2014a 运行pip install scrapy进行安装 数据 所有数据都包含在data目录中。 数据全部来自basketball-reference.com。 我们使用了从 1979-80 赛季（三分线被引入时到现在）的总数据和每场数据。 column_headers给出了每列信息的简短描述。 要抓取自己的数据，您必须首先通过在主目录source env/bin/activate运行来设置 python 环境。 然后在scraper/scraper目录下运行scrapy crawl curry来爬取basketball-reference.com 的数据。 火星 要运行预先选择的 MARS 回归，请从mars目录调用run_mars 。 该脚本在每次控球数据上测试 MARS 算法，以预测不同位置的两分百分比、助攻、总篮板和得分。 在mars目录中调用interface并按照给定的说明在您选择的参数上测试 MARS。 GBDT 要查看 GBDT 的工作原理，请从gbdt目录调用run_gbdt 。
matlab开发-增强的二元回归树
08-23
matlab开发-增强的二元回归树。增强二叉回归树是一种处理向量目标的强大的回归方法。
基于决策树的n则交叉验证分类器
06-20
基于决策树的n则交叉验证分类器 based on decision tree cross-validation classifier 文件列表： crossvalidate.m NDT.mat
gbdt算法实现
12-12
C实现的gbdt算法，包含源码，训练和测试数据的文件
GBDT源代码
12-02
gbdt源码，有一些注释，但代码简单，很容易看懂，是深入学习GBDT的好资料！
MATLAB 决策树
08-10
采用10次10折交叉验证，测试集平均准确率为95%左右 绘有决策树图
gbdt:GBDT(MART) 和 LambdaMART 训练和预测包
06-13
毫升-gbdt ml-gbdt是一个 GBDT(MART) 和 LambdaMART 训练和预测包。 编译 使用Visual Studio制作或编译它。 训练 ./gbdt-train -c [配置文件] ./lm-train -c [配置文件] 预测 ./gbdt-predict -c [配置文件] ./lm-predict -c [配置文件] 配置文件 ###一个 gbdt-train/gbdt-predict 示例 详细 = 1 最大级别 = 5 max_leaf_number = 20 min_values_in_leaf = 10 树号 = 400 学习率 = 0.1 训练样本 = 输入 training_sample_format = liblinear 模型 = output.json gbdt_sample_rate = 0.9 gbdt_loss
回归预测 | MATLAB实现GBDT(梯度提升树)fitrensemble参数设定
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
12-25 4091
回归预测 | MATLAB实现GBDT(梯度提升树)fitrensemble参数设定 目录回归预测 | MATLAB实现GBDT(梯度提升树)fitrensemble参数设定基本介绍方法应用训练回归集成加速训练估计泛化误差程序设计参考资料致谢 基本介绍 Matlab实现梯度提升树基于内置函数fitrensemble可以实现预测目标。 方法应用 训练回归集成 创建一个回归集成，在给定气缸数、气缸排量、马力和重量的情况下预测汽车的燃油经济性。 然后，使用较少的预测器训练另一个集成。 比较集合的样本内预测精
matlab 决策树 categorical,决策树和交叉验证预测模型和ROC分析图
weixin_39876877的博客
03-19 413
Decision Trees and Predictive Models with cross-validation and ROC analysis plotDecision tree learning is a common method used in data mining. Most of the commercial packages offer complex Tree classi...
回归预测 | MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树多输入单输出
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
05-23 3660
回归预测 | MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树多输入单输出 目录回归预测 | MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树多输入单输出预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 XGBoost的全称是eXtreme Gradient Boosting，它是经过优化的分布式梯度提升库，旨在高效、灵活且可移植。 xgboost是属于boosting家族，是GBDT算法的一个工程实现，在模型的训练过程中是聚焦残差，在目标函数中使用了二阶泰勒展开并加入了正则，在决策树的生成过程
gbdt 回归 matlab
08-06
GBDT（梯度提升决策树）是一种集成学习算法，用于解决回归问题。它通过逐步构建决策树，并使用梯度下降优化目标函数，不断纠正之前模型的错误。在MATLAB中，可以使用TreeBagger函数来实现GBDT回归。 首先，需要准备回归数据集。数据集应包含特征矩阵X和响应向量y，其中X的每一行表示一个样本，y的每个元素表示对应样本的真实输出。 然后，我们可以使用TreeBagger函数创建一个GBDT回归模型。该函数的第一个参数是决策树个数，可以根据实际情况选择一个适当的值。其他可选参数包括树的最大深度、最小叶子数量等，可以根据需要进行设置。 接下来，使用模型对象的train方法来训练GBDT回归模型。train方法的输入参数是特征矩阵X和响应向量y。 训练完成后，可以使用模型对象的predict方法对新的输入样本进行预测。预测方法的输入参数是特征矩阵X，输出结果是对应的预测响应向量。 此外，还可以使用模型对象的oobError方法来获取袋外误差（out-of-bag error），评估模型的拟合效果。袋外误差是通过模型内部的交叉验证技术计算出来的，可以用于衡量模型的泛化能力。 最后，可以根据具体需求使用各种评估指标来评价模型的性能，例如均方误差（mean squared error）和决定系数（coefficient of determination）等。 总之，通过在MATLAB中使用TreeBagger函数，我们可以方便地实现GBDT回归模型，并用于解决各种回归问题。
评论 4
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

打赏作者

机器学习之心

谢谢支持！

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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