GBDT模型+LR模型

最新推荐文章于 2024-07-06 22:15:29 发布
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文章标签： 人工智能 决策树
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GBDT作为梯度提升决策树，是机器学习中一种高效拟合算法，通过连续迭代减少误差。每轮训练产生弱分类器，最终形成加法模型。在实际操作中，GBDT通常使用CART回归树，并依赖于导数求极值。

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

GBDT全称梯度提升决策树，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。GBDT是通过采用加法模型(即基函数的线性组合），以及不断减小训练过程产生的误差来达到将数据分类或者回归的算法， 其训练过程如下：
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最终的总分类器是将每轮训练得到的弱分类器加权求和得到的
（也就是加法模型）。
gbdt无论用于分类还是回归一直都是使用的CART回归树，
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最低0.47元/天 解锁文章
容光@October
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深度学习核心技术精讲100篇（二十）-如何通过树模型实现梯度提升树(GBDT)+LR,随机森林(RandomForest) +LR
wenyusuran的专栏
09-24 1402
在讲如何通过树模型做特征工程之前，首先让我们回顾一下一个机器学习（除去深度学习项目部分）项目的大致流程： 从业务场景中抽象出问题——分类问题，回归问题，还是聚类问题等， 接下来是数据获取，数据清洗，探索性数据分析(EDA)等数据预处理方面的工作， 然后就是特征工程（Feature Engineering），这部分需要人工对数据进行理解，采取一些手动或者自动的方法，挖掘出重要的特征或者一些有联系的组合特征，这一步在机器学习项目中极其关键， 选择和应用场景以及数据类型相符合的机器学习模型，调参数，模型融
推荐系统 | 基础推荐模型 | GBDT+LR模型 | Python实现
liujiesxs的博客
09-13 3045
GBDT+LR模型 | Python实现
【Datawhale】推荐系统GBDT+LR
qq_37194898的博客
10-30 1052
GBDT+LR简介 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相互行为信息进行推荐， 忽视了用户自身特征， 物品自身特征以及上下文信息等，导致生成的结果往往会比较片面。 而这次介绍的这个模型是2014年由Facebook提出的GBDT+LR模型， 该模型利用GBDT自动进行特征筛选和组合， 进而生成新的离散特征向量， 再把该特征向量当做LR模型的输入， 来产生最后的预测结果， 该模型能够综合利用用户、物品和上下文等多种不同的特征， 生成较为全面的推荐结果， 在CTR点击率预估场景下使用较.
推荐系统（二）GBDT+LR模型
天泽28的专栏
09-20 6023
推荐系统（二）LR+GBDT模型 在写这篇博客之前，一度纠结许久，到底该不该起这个标题，因为把LR+GBDT模型放在推荐系统系列里，似乎有些不妥，如果放到计算广告里那才是根正苗红，但目前推荐和广告在模型这一块几乎都是一样的，因此就暂且把这些CTR预估的模型放到推荐系统系列博客里了。 最近重读了Facebook发表在ADKDD’14上的论文《Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook》，从这篇论文标题中的“Practical Le.
GBDT+LR——特征工程模型化
weixin_37410657的博客
05-05 743
本文详细介绍了GBDT+LR模型的原理、模型训练、数学推导以及Python实现。GBDT+LR模型是一种两阶段的集成模型，它通过GBDT模型自动提取特征，并将提取的特征输入到逻辑回归模型中进行分类预测。这种模型化的特征工程方法能够有效提升模型的预测性能，并减少人工特征工程的工作量。GBDT+LR模型在推荐系统、点击率预估、风险评估等任务中都有广泛的应用。通过本文的介绍，希望读者能够深入理解GBDT+LR模型的原理，并在实际项目中灵活应用。
传统推荐算法(六)Facebook的GBDT+LR模型(2)理论浅析+实战
天行健，君子以自强不息
08-24 2261
文章目录公众号前言GBDT+LR模型反思与总结GBDT局限性GBDT+LR缺点几十行代码的小例子参考 公众号 更多精彩内容请移步公众号:推荐算法工程师 公众号后台回复”进群“，加入学习交流群，和小伙伴们一起学习，一起进步～ 前言 介绍GBDT+LR背景 点击率预估模型涉及的训练样本一般是上亿级别，样本量大，模型常采用速度较快的LR(logistic regression)。LR虽然是线性模型线性...
基于Spark streaming+Kafka+Redis/HBase的GBDT+LR推荐排序模型
12-28
1、资源内容：基于Spark streaming+Kafka+Redis/HBase的GBDT+LR推荐排序模型 2、代码特点：内含运行结果，不会运行可私信，参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细，都经过测试运行成功，功能ok的...
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
07-06 689
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。
基于GBDT+LR算法融合搭建风控模型python实现源码+数据集+模型（毕业设计）.zip
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基于GBDT+LR算法融合搭建风控模型python实现源码+数据集+模型（毕业设计）.zip基于GBDT+LR算法融合搭建风控模型python实现源码+数据集+模型（毕业设计）.zip基于GBDT+LR算法融合搭建风控模型python实现源码+数据集+...
GBDT+LR记录- 9.5代码训练GBDT模型
抗忙北鼻来斯购
06-15 651
GBDT+LR记录 9.5代码训练GBDT模型 1.数据集 2.代码ana_train # -*- coding: utf-8 -*- """ ================================================== File Name： ana_train.data Description : 树模型，不需要对 连续特征进行离散化，只需要对离散特征进行01编码，gbdt特征 的预处理阶段 =================================
[机器学习] 模型融合GBDT(xgb/lgbm/rf)+LR 的原理及实践
热门推荐
摩登都市天空---专栏
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GBDT+LR探秘：构建高效二分类模型的初体验
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GBDT+LR初体验
推荐系统算法学习(三)——经典模型LR，GBDT+LR，GBDT+FFM
qq_23269761的博客
08-10 9410
知乎回答：LR,gbdt,libfm这三种模型分别适合处理什么类型的特征,为了取得较好效果他们对特征有何要求？ https://www.zhihu.com/question/35821566 参考博客：这些经典模型的优缺点 https://zhuanlan.zhihu.com/p/32689178...
GBDT精讲
futurewq的博客
06-30 405
这是boosting,但不是adaboost.
机器学习中的数据清洗与特征处理综述
baidu_18891025的博客
09-12 1143
1、采样： 分类问题：选取正例，负例，比例确定。 回归问题：评测样本的大致分布，根据目标制定采样规则；采样的方法包括随机采样，固定比例采样等方法 2、数据清洗 结合业务情况进行数据的过滤 去除crawler抓取，spam，作弊等数据 3、特征分类 根据不同的分类方法，可以将特征分为(1)Low level特征和High level特征。(2)稳定特征与动态特征。(3)二值特征、连续特征、枚举特征。 Low level特征是较低级别的特征，主要是原始特征，不需要或者需要非常少的人工处理和干预，例如文
推荐系统与深度学习（十四）——GBDT+LR模型原理
数据森麟
09-18 1188
公众号后台回复“图书“，了解更多号主新书内容作者：livan来源：数据python与算法模型原理与GBDT+LR模型结缘是刚开始学习推荐系统的过程中，FaceBook一推出这一模型就引起...
LR和GBDT模型训练
GitzLiu
06-12 1334
【待补充】 一、LR模型训练 1、特征分析 分析每个特征和标签的关系 【放个链接，在别的博客里写】 2、分析每个特征的基本特点 步骤1是看相关性，是为了筛选特征，删除不必要特征 本步分析特征基本特点是在选完特征基础上，为数据处理做准备 【放个链接？】 3、根据特征的特点，以及模型的输入要求 对数据集进行整理 包括： 处理缺失值 get_dummies bins(cut 或者 qcut) 保存训练...
基于GBDT+LR模型的深度学习推荐算法
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GBDT+LR算法最早是由Facebook在2014年提出的一个推荐算法，该算法分两部分构成，第一部分是GBDT，另一部分是LR.下面先介绍GBDT算法，然后介绍如何将GBDT和LR算法融合 1.1 GBDT算法 GBDT是Boost的一种典型算法，Boost的原理：首先对样本集进行训练得到第一个模型，然后对模型分类错误的样本进行提权得到新的样本集，在新的样本集上进行训练得到第二个模型，如此类推得...
梯度提升决策树GBDT
qq_38285573的博客
06-19 756
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...
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