GBDT分类和回归例子

最新推荐文章于 2025-05-28 23:10:29 发布
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Claire_ljy
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GBDT例子
zyoulanxin的博客
10-14 314
抄的： GBDT原理 import numpy as np import pandas as pd A1 = np.array([0,1,2,3]) A2 = np.array([5,7,21,30]) A3 = np.array([20,30,70,60]) y_label = np.array([1.1,1.3,1.7,1.8]) data = {"编号":A1,"年龄":A2,"体重":A3,"身高":y_label} data_used = pd.DataFrame(data) data_used
梯度提升树（GBDT）详解之二：分类举例
白马负金羁
03-24 6827
梯度提升是一种用于回归和分类问题的机器学习技术，其产生的预测模型是弱预测模型的集成，如采用典型的决策树作为弱预测模型，这时则得到了所谓的梯度提升树（GBDT）。GBDT是在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，它与AdaBoost一起都是提升算法的代表，也是集成学习里的经典算法
GBDT模型及案例（Python）
qq_42433311的博客
04-28 9415
目录 1 GBDT算法核心思想 2 GBDT算法的数学原理 3 GBDT算法数学原理举例 补充知识点：梯度提升树中梯度的理解 4 使用sklearn实现GBDT算法 5案例：产品定价模型 5.1模型搭建 5.1.1读取数据 5.1.2分类型文本变量的处理 5.1.3提取特征变量和目标变量 5.1.4划分训练集的测试集 5.1.5模型训练及搭建 5.2模型预测及评估 6模型参数介绍 参考书籍 1 GBDT算法核心思想 GBDT是Gradient Boosti...
GBDT详解及举例
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qq_15098623的博客
02-25 1万+
【尊重原创，转载请注明出处】http://blog.youkuaiyun.com/zpalyq110/article/details/79527653 　　GBDT 的全称是 Gradient Boosting Decision Tree，梯度下降树，在传统机器学习算法中，GBDT算的上TOP3的算法。想要理解GBDT的真正意义，那就必须理解GBDT中的Grad...
【机器学习基础】机器学习入门核心算法：GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）
最新发布
weixin_43988131的博客
05-28 1004
机器学习入门核心算法：GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）
GBDT+LR simple例子
yan_zhao_89的博客
04-19 556
# 弱分类器的数目 n_estimator = 10 # 随机生成分类数据。 X, y = make_classification(n_samples=80000) # 切分为测试集和训练集，比例0.5 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.5) # 将训练集切分为两部分，一部分用于训练GB...
GBDT详解例子
weixin_30547797的博客
04-10 1087
https://blog.youkuaiyun.com/zpalyq110/article/details/79527653 转载于:https://www.cnblogs.com/USTC-ZCC/p/10684424.html
初识GBDT回归流程
qq_34525938的博客
03-07 1140
一、写在前面 自己对于GBDT的过程不是很了解，所以找了些资料学习了一下。这篇文章会以一个小例子，简单介绍一下用GBDT做回归的大致流程。要是能帮助你理解GBDT回归，那就再好不过了。 这篇文章主要讲述流程，数学推导后面再写篇文章讲述。 二、问题引入 算法是需要数据训练的，让我们先造一些假数据吧 ???? 假设上面是5个男生高富帅这三个特征的数据，还有他们受女生欢迎的程度的数据。 现在呢，想用GBDT训练出一个回归模型，用于预测某个男生受女生欢迎的程度？ 三、GBDT的流程 3.1 求平均值 第一步，
集成学习终篇：从CART回归树开始，经历BDT、GBDT彻底理解XGBoost - 知乎1
08-03
对于二分类和多分类问题，GBDT会采用不同的损失函数。在二分类中，通常使用指数损失或对数似然损失，而在多分类中，使用的是多分类的对数损失。每个分类都有自己的决策树，它们共同构成最终的预测模型。 XGBoost是...
gbdt 回归 特征重要性 排序_GBDT算法原理及应用
weixin_39778003的博客
11-22 3184
是新朋友吗？记得先点蓝字关注我哦～作者介绍知乎@王多鱼京东的一名推荐算法攻城狮。主要负责商品推荐的召回和排序模型的优化工作。一、GBDT算法原理Gradient Boosting Decision Tree(GBDT)是梯度提升决策树。GBDT模型所输出的结果是由其包含的若干棵决策树累加而成，每一棵决策树都是对之前决策树组合预测残差的拟合，是对之前模型结果的一种“修正”。梯度提升树既可以用于回归问...
GBDT分类
03-15
例如，二分类和多分类的情况如何处理？比如，二分类可能使用sigmoid函数，多分类则用softmax，这样每棵树的生成目标就是当前模型预测与真实标签的梯度。 关于应用场景，引用[3]提到GBDT在结构化数据上的分类任务...
R语言编写的GBDT算法
03-15
R语言GBDT算法
GBDT算法详解&算法实例（分类算法）
HRMEMEDA的博客
09-30 9268
哈喽小天才们~今天和大家来唠一唠GBDT，对于怕麻烦的我，写这篇文章可是下了很大的决心，因为公式实在是太多啦o(╥﹏╥)o之前写了几篇关于机器学习的代码实操，原理部分基本上都是几行一大段就简述了，今天我打算好好写一写GBDT的算法原理，毕竟是集成算法的代表选手，还是要尊重一下的本人之前对GBDT的算法并没有很深入的推算过，所以借着这个机会，整理一下我的学习笔记，把之前一带而过的公式推导手推了一遍，同时也希望这篇文章能帮到还在GBDT算法原理徘徊的姐妹们，别犹豫了，拿起纸笔加入我吧hhhh。
gbdt算法_决策树之 GBDT 算法 - 回归部分
weixin_39760689的博客
11-30 330
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)是被工业界广泛使用的机器学习算法之一，它既可以解决回归问题，又可以应用在分类场景中，该算法由斯坦福统计学教授 Jerome H. Friedman 在 1999 年发表。本文中，我们主要学习 GBDT 的回归部分。在学习 GBDT 之前，你需要对 CART、AdaBoost 决策树有所了解，和 AdaBoost 类似，GBD...
举例理解推荐算法GBDT
DanyHgc的博客
12-27 5315
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generalization)较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。举个年龄预测问题
集成算法学习（3）-Boosting(GBDT分类)（举例说明，通俗易懂）
我不爱机器学习的博客
01-06 1421
通过前面两贴Bagging、Boosting(AdaBoost)原理与公式推导和Boosting(GBDT回归)（举例说明，通俗易懂）对GBDT有了大致了解，这帖就来讲一讲GBDT分类。 GBDT分类是对类别变量进行分类。 还是通过例子了解。 1、案例讲解 总共有 6 个样本，每个样本有三个属性Likes Popcorn，Age，Favorite Color，对每个样本是否Loves ...
集成算法学习（2）-Boosting(GBDT回归)（举例说明，通俗易懂）
我不爱机器学习的博客
12-30 1776
通过上帖Bagging、Boosting(AdaBoost)原理与公式推导了解了方差和偏差以及AdaBoost，下面详细讲解GBDT回归的原理以及实现。 GBDT的初始化是一个叶节点，而不是生成一个树(随机森林）或树桩（AdaBoost）。这个叶节点代表所有样本的初始预测值。 GBDT与AdaBoost的对比： 两者都是利用前面模型的误差调节当前模型 两者都要构建固定大小的树（深度和叶节点...
机器学习-分类、回归、回归树、GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）
w576233728的博客
05-08 3244
一，分类与回归分类（classification）与回归（regression）本质上是相同的，直观的不同之处在于输出结果是否连续。引用Andrew Ng的Machine Learning课程给出的定义：Supervised learning problems are categorized into "regression" and "classification" problems. In a...
GBDT算法原理以及实例理解
aaa_aaa1sdf的博客
08-11 654
https://blog.youkuaiyun.com/zpalyq110/article/details/79527653     参考资料 李航 《统计学习方法》 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6140514.html https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7744987.html https://www.jianshu...
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