梯度提升回归树模型

梯度提升回归树（Gradient Boosting Regression Trees, GBRT）是一种集成学习方法，通过结合多个弱学习器（通常是决策树）的预测结果来提高整体模型的性能。GBRT特别擅长处理回归问题和分类问题，具有较高的预测准确性。

GBRT 的工作原理

1. 初始化模型：用训练数据的均值初始化模型的预测值。

2. 构建残差模型：对于每一轮迭代，计算当前模型的残差，即实际值与当前模型预测值之间的差异。

3. 训练弱学习器：用残差训练一个新的决策树（弱学习器），使其能够拟合残差。

4. 更新模型：将新训练的决策树的预测值加权加入当前模型中，更新后的模型是之前模型和新树预测值的加权和。

5. 重复迭代：重复步骤2到4，直到达到预定的迭代次数或其他停止条件（如残差足够小）。

GBRT 的优点

1. 高准确性：通过多个弱学习器的集成，GBRT通常具有较高的预测准确性。
2. 灵活性：可以处理不同类型的数据（回归和分类），并且可以使用不同类型的损失函数。
3. 处理非线性关系：由于每个弱学习器都是决策树，GBRT能够很好地处理特征和目标变量之间的非线性关系。

GBRT 的缺点

1. 计算成本高：训练时间较长，尤其是迭代次数较多时。
2. 参数调优复杂：GBRT有很多参数需要调整，如迭代次数、树的深度、学习率等，调优过程复杂。
3. 不易并行化：由于每一轮的训练依赖于前一轮的结果，因此不易并行化处理。

实现 GBRT 的步骤

以 Python 中的 scikit-learn 库为例，下面是实现梯度提升回归树模型的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 假设数据已经加载为df
# df = pd.read_csv('data.csv')  # 替换为实际数据加载代码

# 性别转换为数值
df['性别'] = df['性别'].map({
   
   '男': 0, '女': 1})

# 计算配速等特征
def calculate_pace(time1, time2):
    t1 = pd.to_datetime(time1)
    t2 = pd.to_datetime(time2)
    delta = (t2 - t1).total_seconds()
    return delta

segments =