41、梯度提升与最小冗余最大相关性及早产儿视网膜病变视盘检测研究

梯度提升与最小冗余最大相关性及早产儿视网膜病变视盘检测研究

梯度提升在帕金森病诊断中的应用

在机器学习领域，梯度提升（Gradient Boosting）是一种强大的集成学习技术，有多种变体对基础算法进行了改进。

梯度提升变体

• XGBoost ：即极端梯度提升，在可扩展性方面有所改进。
• LightGBM ：减少了内存使用和训练时间。
• CatBoost ：能够自动处理分类特征并减少过拟合。

模型实现

本研究使用了五种不同的梯度提升模型，具体实现方式如下：
- XGBoost ：使用 xgboost Python库中的 XGBClassifier 类。
- HistGradientBoosting和GradientBoosting ：使用 sklearn 库中的 HistGradientBoostingClassifier 和 GradientBoostingClassifier 类。
- LightGBM ：使用 lightgbm Python库中的 LGBMClassifier 类。
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