机器学习之集成学习（三）Boosting回归算法实现

最新推荐文章于 2025-06-28 18:00:14 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-28 18:00:14 发布 · 5.1k 阅读 · 38 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。
文章标签：

#机器学习 #集成学习 #boosting算法

本文深入讲解了Boosting思想在回归任务中的应用，通过逐步迭代修正残差的方式，串行生成多个弱学习器并最终组合为强大的集成模型。以具体Python代码为例，演示了如何使用决策树构建Boosting回归模型。

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

集成模型一览

在这里插入图片描述

boosting思想

  • 先构建，后结合
  • 个体学习器之间存在强依赖关系，一系列个体学习器基本都需要串行生成，然后使用组合策略，得到最终的集成模型，这就是boosting的思想
    在这里插入图片描述

boosting回归例题

在这里插入图片描述
注：每一轮的训练集发生变化（标签变为了残差），即下一个模型要基于新训练集进行学习，学习完毕后，将所有模型简单叠加，就得到了最终模型
在这里插入图片描述

代码实现

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

df = pd.DataFrame([[1,5.56
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
Boosting算法在回归问题中的应用
AI天才研究院
04-05 773
Boosting算法在回归问题中的应用 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 在机器学习领域中,回归问题是一类非常重要的问题。给定一组输入变量(自变量)和对应的输出变量(因变量),我们希望建立一个模型来预测新的输入变量对应的输出变量。经典的回归算法包括线性回归、
集成学习 | 集成学习思想：Boosting
ToBeCeratinToBeTall的博客
03-20 1915
Boosting思想：Adaboost(分类)更改x权重 | GBDT(分类/回归)算法更改y值
集成学习(上)：机器学习基础task2-掌握基本的回归模型
菊头蝙蝠的博客
03-15 421
机器学习基础task2-掌握基本的回归模型2. 使用sklearn构建完整的机器学习项目流程2.1 使用sklearn构建完整的回归项目 2. 使用sklearn构建完整的机器学习项目流程 一般来说，一个完整的机器学习项目分为以下步骤： 明确项目任务：回归/分类 收集数据集并选择合适的特征。 选择度量模型性能的指标。 选择具体的模型并进行训练以优化模型。 评估模型的性能并调参。 2.1 使用sklearn构建完整的回归项目 (1) 收集数据集并选择合适的特征： 在数据集上我们使用我们比较熟悉的Bosto
万字长文！机器学习十大算法全解析，一文掌握AI核心奥秘！
最新发布
2401_85375151的博客
06-28 1402
本文介绍了机器学习的十大经典算法及其应用场景。主要包括线性回归、K近邻、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、GBDT梯度提升、XGBoost和K-Means聚类。对每种算法详细说明了原理、优缺点，并提供了Python代码示例。文章还分析了当前大模型AI的发展趋势，指出相关岗位缺口大、薪资高，并提供了系统学习路径，从初阶应用到商业闭环分四个阶段，帮助学习者掌握核心技术。最后分享了包含案例、模板等资源的学习资料包。
集成算法学习（4）-Boosting (XGBoost 回归)（举例说明，通俗易懂）
我不爱机器学习的博客
02-14 3125
在深入了解XGBoost算法之前，大家可以先了解一下：GBDT回归、GBDT分类、正则化。 1、简介 XGBoost：又叫 eXtreme Gradient Boosting、gradient boosting、multiple additive regression trees、stochastic gradient boosting or gradient boosting machine...
sklearn:渐变Boosting回归
颠沛的小丸子
11-06 403
展示波士顿住房数据集的梯度提升。 此示例适用于具有最小平方损失的梯度增强模型和深度为4的500个回归树。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import ensemble from sklearn import datasets from sklearn.utils import shuffle...
机器学习中的集成学习与Boosting算法原理及应用
12-07
内容概要：本文详细介绍了集成学习的基本概念及其两大类方法——Bagging和Boosting，重点讨论了Boosting算法的具体实现和技术细节。文中分别阐述了Adaboost、XGBoost、Gradient Boosting Tree等几种典型Boosting算法...
人工智能和机器学习之回归算法：LightGBM回归：集成学习与Boosting技术.docx
08-29
人工智能和机器学习之回归算法：LightGBM回归：集成学习与Boosting技术.docx
机器学习-机器学习算法实现之集成学习.zip
03-09
本文将深入探讨集成学习的概念、工作原理，以及如何实现它，结合"机器学习-机器学习算法实现之集成学习.zip"这个资源，我们将一起探索这个主题。 集成学习是一种策略，它通过组合多个弱学习器（也称为基学习器）来...
（ 保证能看懂系列）集成算法之Boosting - GBDT回归算法 手推原理 以及 python 实现
Lee_Yu_Rui的博客
07-14 1021
Gradient boosting Adaboost采用的是通过增加每个错分点的权重，减小对分点的权重，并且为每个弱分类器设置权重来获得最终的分类结果的。和Adaboost不同的是，Gradient boosting算法是通过不断拟合上一轮损失函数的负梯度来训练这一轮的学习器，其实就是将上一轮的损失函数的负梯度（在这里称为伪残差）作为训练数据的真实值，去拟合真实值。GBDT就是将弱分类器设为CART的Gradient boosting算法。 问题1. 如何理解“算法是通过不断拟合上一轮损失函数的负梯度来
基于梯度提升（Boosting ）的回归树简介
deephub
04-18 3478
Boosting 是一种松散的策略，它将多个简单模型组合成一个复合模型。这个想法的理论来自于随着我们引入更多的简单模型，整个模型会变得越来越强大。在 boosting 中，简单模型称为弱模型或弱学习器。在回归的背景下，第一个简单模型只是一个常数，而随后的简单模型是“回归树”。 什么是回归树呢？它是用于回归的决策树！最简单通俗的解释就是决策树是一些if语句组成的树型结构，这些if的判断条件并不是我们人工手动指定的而是通过使用数据训练自动生成的。 梯度提升通过将一个个回归树进行整合可以使模型预测变得更好
集成学习——回归
weixin_42569216的博客
07-16 868
导论 根据因变量的是否连续，有监督学习又分为回归和分类： 回归：因变量是连续型变量，如：房价，体重等。 例子: Boston房价数据集 from sklearn import datasets boston = datasets.load_boston() X = boston.data y = boston.target features = boston.feature_names 分类：因变量是离散型变量，如：是否患癌症，西瓜是好瓜还是坏瓜等。 例子：iris鸢尾花数据集 from
集成学习（task02.2021.03.18）
langshao668的博客
03-18 395
集成学习（task02.2021.03.18） 回顾task01，学习了三个基础模型，以下开始sklearn学习。 文章目录集成学习（task02.2021.03.18）使用sklearn构建完整的回归项目步骤线性回归的推广总结 使用sklearn构建完整的回归项目步骤 一般来说，一个完整的机器学习项目分为以下步骤： 明确项目任务：回归/分类 收集数据集并选择合适的特征。 选择度量模型性能的指标。 选择具体的模型并进行训练以优化模型。 评估模型的性能并调参。 (1) 收集数据集并选择合适的特征： 在
集成学习 Bagging Boosting 内部实现
Scarlett的博客
12-21 224
决策树回归 ## Bagging——分类任务 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier df = pd.DataFrame([[0,1],[1,1],[2,1],[3,-1],[4,-1], [5,-1],[6,1],[7,1...
二、集成学习：Boosting 之 AdaBoost_回归问题
qq_34120015的博客
05-26 1472
  对于任意Boosting算法，我们都需要明确以下几点： 损失函数L(x,y)L(x,y)L(x,y)的表达式是什么？损失函数如何影响模型构建？ 弱评估器f(x)f(x)f(x) 是什么，当下boosting算法使用的具体建树过程是什么？ 综合集成结果H(x)H(x)H(x)是什么？集成算法具体如何输出集成结果？   同时，还可能存在其他需要明确的问题，例如： 是加权求和吗？如果是，加权求和中的权重如何求解？ 训练过程中，拟合的数据XXX与yyy分别是什么？ 模型训练到什么时候停下来最好？   同
python实现集成回归算法，包括随机森林，极端随机森林，梯度boosting算法
UESTC_C2_403的博客
06-02 8766
from sklearn.datasets import load_boston boston = load_boston() from sklearn.cross_validation import train_test_split import numpy as np; X = boston.data y = boston.target X_train, X_test, y_trai
17- 梯度提升回归树GBRT (集成算法) (算法)
March_A的博客
02-14 6375
gradient Boosting DecisionTree 一一> GBDTBoosting :提升的，一点点靠近最优答案残差残差的意思就是：A的预测值 + A的残差 = A的实际值残差 = 实际值 - 预测值预测值 = 实际值 - 残差。
集成学习--Boosting实现
weixin_45606655的博客
01-31 339
集成学习—Boosting实现 弱学习器我们选用单层决策树，亦称为决策树桩，意思就是只有一个分支，要选取一个属性使得分类结果最好，这里不同于决策树常用的信息增益算法。 AdaBoosting实现有两个步骤 实现决策树桩 算出弱学习器的权重和更新数据集的权重 1. 首先处理数据： from numpy import * #def loadData(): # datMat = matrix(...
逻辑回归机器学习算法的AI实现原理与实践
资源摘要信息: "AI-机器学习算法实现之逻辑回归.zip" 知识点一：逻辑回归概述 逻辑回归是机器学习中的一种经典算法，主要用于分类问题。与线性回归不同，逻辑回归的输出是样本属于某个类别的概率，通过设置阈值（如...
评论
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
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