GBDT详解例子

最新推荐文章于 2025-06-29 16:01:44 发布
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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
热门推荐
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...
【机器学习实战笔记 13】集成学习：GBDT算法
最新发布
Wilber的blog。心若有所向往，又何惧道阻且长。
06-29 675
主要讲解梯度提升树GBDT的基本思想、参数空间、参数优化、数学求解流程。
GBDT的使用例子
cyong888的专栏
06-10 1348
1.需要按照numpy 和 sklearn，安装的时候会有各种包的依赖。建议安装 anaconda3，这样就全部安装好了。安装地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 2.python3的代码如下（和python2差不多） 3.训练速度特别快，100W的训练数据不到5分钟。 # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import codecs import pickle from skl.
【转载】GBDT示例
zhuhongde的博客
07-02 961
1.GBDT实例介绍 2.GBDT一个例子 3.GBDT几问
机器学习 | 详解GBDT梯度提升树原理，看完再也不怕面试了
TechFlow的博客
08-06 573
本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注 今天是机器学习专题的第30篇文章，我们今天来聊一个机器学习时代可以说是最厉害的模型——GBDT。 虽然文无第一武无第二，在机器学习领域并没有什么最厉害的模型这一说。但在深度学习兴起和流行之前，GBDT的确是公认效果最出色的几个模型之一。虽然现在已经号称进入了深度学习以及人工智能时代，但是GBDT也没有落伍，它依然在很多的场景和公司当中被广泛使用。也是面试当中经常会问到的模型之一。 遗憾的是市面上关于GBDT的资料虽然不少，但是很少有人把其中的核心
R语言编写的GBDT算法
03-15
### R语言编写的GBDT算法知识点详解 #### 一、GBDT算法简介 梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）是一种基于机器学习中的集成学习方法，通过构建多棵弱分类器（通常是决策树）并进行加权组合...
集成学习方法：随机森林与梯度提升决策树(GBDT)详解
[集成学习方法：随机森林与梯度提升决策树(GBDT)详解](https://keytodatascience.com/wp-content/uploads/2022/02/Data-Science-Course-Roadmap-1024x469.jpg) # 1. 集成学习方法概述 在机器学习领域，集成学习...
GBDT的损失函数选择与优化
AI天才研究院
08-01 374
关键词：GBDT，损失函数，优化，梯度提升 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在机器学习领域，梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，简称GBDT）是一种强大且广泛使用的模型。GBDT通过迭代训练并添加新的决策树，以最小化给定的损失函数。然而，损失函
gbdt算法实现
12-12
C实现的gbdt算法，包含源码，训练和测试数据的文件
一个实例讲透GBDT
weixin_44305115的博客
10-17 596
GBDT(Gradient Boosting Regression Tree,梯度提升回归树)是Boosting算法的一种，但是和AdaBoost算法不同，区别如下：AdaBoost算法是利用前一轮的弱学习器的误差来更新样本权重值，然后一轮一轮迭代;GBDT虽然也是迭代，但是GBDT要求弱学习器必须是CART回归树，而且GBDT在训练的时候，要求模型预测的样本损失尽可能的小。 在GBDT的迭代中，...
GBDT原理实例演示 1
weixin_34326179的博客
03-25 277
考虑一个简单的例子来演示GBDT算法原理 下面是一个二分类问题，1表示可以考虑的相亲对象，0表示不考虑的相亲对象 特征维度有3个维度，分别对象 身高，金钱，颜值    cat dating.txt #id,label,hight,money,face _0,1,20,80,100 _1,1,60,90,25 _2,1,3,95,95 _3,1,66,95,60...
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。
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 ...
【机器学习基础】GBDT完全解读-有例子
transformed的博客
05-15 263
完全解读-传送门
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实例：根据年龄体重预测身高
bb8886的博客
04-18 1081
参数设置：学习率：learning_rate=0.1，迭代次数：n_tree=5，树的深度：max_depth=2（max_depth=3的计算方式一样）。步骤四：更新学习器（f_1 = f_0+0.1*γ）并计算构建残差（res2 = res1-0.1*γ）作为标签值训练第二棵树。从年龄特征的5开始，到体重特征的70结束，分别计算分裂后两组数据的平方损失，左节点平方损失为。由上面最后一个表格，根据测试数据age=25，weight=65，找到id为2对应的f_5值，为1.5876。
XGBRegressor详解
05-14
<think>嗯，用户想了解XGBRegressor的详细用法、原理解析、示例代码和参数说明。我之前回答过类似的问题，但需要确保这次回答更全面。首先，我需要回顾XGBoost的基本原理，尤其是回归部分。 XGBoost的原理基于梯度提升框架，对吧？它通过集成多个决策树来提升模型性能。对于回归任务，目标函数通常是均方误差加上正则化项。正则化项包括树的复杂度，比如叶子节点数和叶子权重的L2正则化。这有助于防止过拟合，这点需要强调。 然后，XGBRegressor的用法方面，用户可能需要知道如何导入库、初始化模型、训练和预测。示例代码应该简单明了，使用一个常见的数据集，比如波士顿房价或者加州住房数据集。不过要注意，波士顿房价数据集可能已经不再推荐使用，所以改用加州住房可能更好。 参数说明是关键部分。用户提到了max_depth、learning_rate、n_estimators这些重要参数。需要逐一解释每个参数的作用，比如max_depth控制树的深度，learning_rate是步长，n_estimators是树的数量。还要提到其他参数，比如subsample、colsample_bytree、gamma、reg_alpha和reg_lambda，这些在引用[1]和[2]中有提到。 原理解析部分需要更深入一点，可能包括目标函数的分解，泰勒展开的应用，以及如何通过贪心算法选择分裂点。不过要保持简洁，避免过于复杂的数学公式，但根据用户的系统级指令，数学表达式需要用$...$格式，所以可能需要适当加入公式，比如目标函数的表达式。 另外，用户可能对调参方法感兴趣，比如网格搜索或随机搜索，这在引用[2]中有提到。可以建议使用GridSearchCV进行参数优化，并给出一个简单的例子。 需要检查示例代码的正确性，确保使用XGBRegressor的步骤正确，包括数据预处理、训练、预测和评估。可能还要提到早停法（early_stopping_rounds）来防止过拟合，这在引用[3]中可能有涉及。 最后，生成的相关问题需要与XGBRegressor相关，比如参数调优、与线性回归的比较、处理缺失值的方法，以及特征重要性评估。这些问题可以帮助用户进一步探索。 现在需要组织这些内容，确保结构清晰，分点说明，同时引用正确的参考文献。比如在原理部分引用[2]，参数说明引用[1]和[3]，调参方法引用[2]等。注意按照用户的格式要求，使用中文回答，数学公式正确，代码块用反引号，独立公式用$$...$$。</think>### XGBRegressor 详细解析 #### 一、核心原理 XGBRegressor是基于梯度提升决策树（GBDT）的改进算法，核心包含三部分： 1. **目标函数优化**：$$Obj = \sum_{i=1}^n L(y_i, \hat{y}_i) + \sum_{k=1}^K \Omega(f_k)$$ 其中正则项$\Omega(f_k)=\gamma T + \frac{1}{2}\lambda \|w\|^2$控制模型复杂度[^2] 2. **泰勒二阶展开**：损失函数展开为二阶近似，提升计算精度 3. **树结构分裂算法**：贪心算法选择最佳分裂点，计算公式增益：$$Gain = \frac{G_L^2}{H_L+\lambda} + \frac{G_R^2}{H_R+\lambda} - \frac{(G_L+G_R)^2}{H_L+H_R+\lambda} - \gamma$$ #### 二、代码实现 ```python from xgboost import XGBRegressor from sklearn.datasets import fetch_california_housing from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error # 数据加载 housing = fetch_california_housing() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(housing.data, housing.target, test_size=0.2) # 模型训练 model = XGBRegressor( max_depth=5, # 树的最大深度 learning_rate=0.1, # 学习率（步长） n_estimators=200, # 树的数量 reg_lambda=1, # L2正则化系数 objective='reg:squarederror' ) model.fit(X_train, y_train, eval_set=[(X_test, y_test)], early_stopping_rounds=10) # 预测评估 preds = model.predict(X_test) print(f'MSE: {mean_squared_error(y_test, preds):.2f}') ``` #### 三、关键参数说明 | 参数 | 作用域 | 典型值 | 功能说明 | |------|--------|--------|----------| | `learning_rate` | 全局 | 0.01-0.3 | 控制每棵树的权重贡献，值越小需更多树 | | `max_depth` | 单树 | 3-10 | 控制树复杂度，过大易过拟合 | | `subsample` | 样本 | 0.6-1.0 | 行采样比例，防止过拟合 | | `colsample_bytree` | 特征 | 0.6-1.0 | 列采样比例 | | `gamma` | 分裂 | 0-5 | 节点分裂最小损失下降值 | | `reg_alpha` | 正则 | 0-1 | L1正则化系数 | | `reg_lambda` | 正则 | 0-1 | L2正则化系数[^1] | #### 四、进阶用法 1. **特征重要性可视化**： ```python from xgboost import plot_importance import matplotlib.pyplot as plt plot_importance(model) plt.show() ``` 2. **交叉验证调参**： ```python from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = {'max_depth': [3,5,7], 'learning_rate': [0.01, 0.1]} grid = GridSearchCV(XGBRegressor(), param_grid, cv=3) grid.fit(X_train, y_train) ```
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