6、机器学习算法：分类、文本分析与回归预测的综合应用

机器学习算法：分类、文本分析与回归预测的综合应用

在机器学习的广阔领域中，集成学习、文本情感分析和回归分析是三个重要的方向。下面将详细介绍这些方法的原理、实现步骤和应用案例。

1. 集成学习中的梯度提升与XGBoost

集成学习通过结合多个模型来提高预测性能。梯度提升是一种强大的集成学习技术，常用于分类问题。

1.1 梯度提升的原理

梯度提升在分类任务中使用回归树，返回log(odds)而非概率，因为简单相加概率无法得到有意义的结果。以一个包含三条记录的示例数据集为例，梯度提升的步骤如下：
- 步骤1 ：创建根节点并计算log(odds)。
- 步骤2a ：将log(odds)转换为类别归属概率，并计算伪残差。
- 步骤2b ：根据伪残差训练新的树。
- 步骤2c ：计算该树的输出值。
- 步骤2d ：更新前一个模型和当前模型。

这些步骤会重复进行，直到训练出M棵树，或者残差小于用户设定的阈值。最终，通过设置概率阈值（如0.5）来预测类别标签。

graph LR
    A[步骤1: 创建根节点并计算log(odds)] --> B[步骤2a: 转换log(odds)为概率并计算伪残差]
    B --> C[步骤2b: 训练新树]
    C --> D[步骤2c: 计算树的输出值]
    D