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
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初始化模型:用训练数据的均值初始化模型的预测值。
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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。
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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。
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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。
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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
- 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。
- 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。
- 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
- 计算成本高:训练时间较长,尤其是迭代次数较多时。
- 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。
- 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 =