GDBT XGBoost

最新推荐文章于 2022-09-28 22:30:01 发布
最新推荐文章于 2022-09-28 22:30:01 发布
阅读量327 收藏
点赞数
分类专栏： paper-read
本文提供了优快云博客的一个示例链接，展示了如何分享技术文章并进行交流。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

GDBT与XGBOOST
雪雪
03-20 629
一、ＧＤＢＴ 1、GBDT是一个系列算法，具有很好的性能，可以用于回归、分类、排序的机器学习任务。 2、决策树 GBDT中的弱学习器采用的是决策树 （1）决策树的学习通常包含3个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。 （2）决策树由结点和有向边组成，结点有两种类型：内部结点和叶子结点，内部结点表示一个特征或属性，叶子结点表示一个类。 （3）分类时，根据内部结点的特征对样本进行测试...
GBDT和Xgboost
guanjianlujing的专栏
11-15 1317
GBDT 英文全称：Gradient Boosting Decision Tree 。 一句话解释：以决策树为基模型（base model），以损失函数的负梯度为学习目标的boosting集成模型 这句话有三个概念：决策树，损失函数的负梯度,boosting 对第一个基本概念的解释： 决策树主流有三类ID3,C4.5,CRAT树。gbdt的基模型是CART树。 id3使用信息增益作为分裂点选择 C4.5使用信息增益比作为分裂点选择 cart树使用基尼系数作为分裂点选择 第二个基本概念的解释
机器学习高频面试题之---简述GBDT与XGBoost的区别
jackmcgradylee的博客
09-01 1万+
最近校招面试被问到了这个问题，之前也在搜集了一些资料，在此整理一下，贴在这里。一、基本概念GBDT（又称Gradient Boosted Decision Tree/Grdient Boosted Regression Tree），是一种迭代的决策树算法，该算法由多个决策树组成。它最早见于yahoo，后被广泛应用在搜索排序、点击率预估上。xgboost是陈天奇大牛新开发的Boosting库。它是一个
GBDT与XGBOOST串讲
张小磊的博客
09-14 173
嘿，记得给“机器学习与推荐算法”添加星标最近，一直被GBDT和XGBOOST烦恼，产生了如下的问题，由此产生了这篇文章。XGBOOST怎么生成一棵树？GBDT算法是什么？GBDT与BT(...
GBDT和xgboost
qq_26890109的博客
02-28 323
gbdt（gradient boost decision tree）：梯度提升决策树；由多棵决策树组成，每棵决策树都是回归树random forest（随机森林）：随机森林中的每棵树都是由从训练集中抽取的样本训练得到的；同时在构建树时随机选择特征xgboost集成学习序列集成方法：所有学习器按顺序排列组合起来并行集成方法：各个学习器并行排列bagging，boosting，stackingbagg...
AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM的总结以及对比
cjl的博客
09-14 2395
Boosting方法-AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBMBoostingAdaBoost梯度提升决策树GBDTXGBoostXGBoot 和 GBDT异同LightGBMLightGBM 和 XGBoost不同点 Boosting 是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法。 决策树学习最耗时的一个步骤就是对特征的值进行排序(因为要确定最佳分割点)， 在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布? 通过提高那些在前一轮被弱分类器分错样例的权值，减小前一轮分对样本的权 值，而误分的样本在
机器学习（GDBT+Xgboost）代码实现及参数解释
weixin_41524411的博客
08-09 708
实验数据集选取： 1、分类数据选取 load_iris 鸢尾花数据集 from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() data.data[[10, 25, 50]] data.target[[10, 25, 50]] list(data.target_names) list(data.feature_names) 2、回归...
【算法】GBDT & XGBoost
qq_36643449的博客
05-18 4356
一、GBDT GDBT(Gradient Boosting Decision 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结果。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广泛关注。 GBDT是一个应用很广泛的算法，可以用来做分类、回归。在很多的数据上都有很不错的效果 1.1 决策树 决策树分为俩大类，分类树和回归树。分类树是我们比较熟悉的决策树，比如C4.5分类决策树。分类树用
GBDT和XGBoost
知识搬运工的博客
04-29 1681
写在最开头，对GB的理解： 1、Gradient Boosting：每一次的计算是为了减少上一次的残差(residual)，而为了消除残差，我们可以在残差减少的梯度(Gradient)方向上建立一个新的模型。在Gradient Boost中，每个新的模型的建立是为了使得之前模型的残差往梯度方向减少（当然也可以变向理解成每个新建的模型都给予上一模型的误差给了更多的关注）， ...
真正免费的U盘数据恢复硬盘数据恢复软件
07-12
有30天的试用期，真正免费能用，这是我花了一个晚上找到的。 什么U盘数据恢复大师、超级硬盘数据恢复，当你要恢复U盘时，统统要注册！
android录制屏幕
01-22
android录制屏幕，有的手机能用，有的就不能用，结束录制以后要等很长时间才能形成视频
数学建模深圳市人才吸引力评价
05-13
表1 深圳人才发展环境评价指标原始数据(2012-2016年) 表2 GDP总量排名钱十城市指标原始数据 表3 南山区各指标原始数据（2012年-2016年）
用友U8 API开发手册C#
06-06
U8API是为U8客户化应用开发提供的一套标准化的U8ERP业务编程接口。是U8UAP二次开发体系的重要组成部分。它包括一整套涵盖U8ERP采购、销售、库存、制造（规划中）、财务（规划中）、基本档案（规划中）等业务模块的API接口资源。U8API的推出为U8标准产品更好的适应用户的个性化需求，更好的实现客户化交付提供了有力支持。
计算机控制技术习题课_第三章1-8
04-01
计算机控制技术计算机控制技术习题课_第三章1-8习题课_第三章1-8
RF、GBDT和XGBoost
ShanX_s的博客
03-14 341
原文：https://blog.youkuaiyun.com/qq_28031525/article/details/70207918 【补充】：讲Boosting和Bagging的文章，建议先看这个 https://mp.weixin.qq.com/s/zx9eveRJ4b8EWxI7z4-f6w 【补充】：讲XGBoost的文章，推导详细，值得一看http://www.dehong.sp...
机器学习之GBDT、XGBoost
liuy9803的博客
06-10 3330
一、梯度提升决策树GBDT        GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是Boosting算法的一种，每轮迭代是在上一轮弱学习器的损失函数梯度下降的方向上，训练产生新的弱学习器，所有弱学习器加权组合得到最终的强学习器。GBDT对弱学习器的要求是要足够简单，即低方差&高偏差，一般深度不会超过5，叶子节点的数量也不会超过10，默认选择CART回归树。...
GBDT的介绍
热门推荐
dong-技术驱动人生
08-22 1万+
一.GBDT简介：         GDBT(Gradient Boosting Decision 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结果。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广泛关注。         GBDT是一个应用很广泛的算法，可以用来做分...
GBDT/xgboost总结
weixin_42887772的博客
09-28 808
bagging和boosting是模型集成的两种方式，可以将很多弱分类器融合成一个强分类器bagging：每棵树之间不存在依赖关系，可以并行处理，通过投票表决的方式来确定结果boosting：每棵树之间存在依赖关系，各棵树之间是串行的，通过将每棵树的结果累加来决定最终的结果，后面的树在拟合前面结果的残差。如何衡量一颗树很好？以xgboost为例，在构造每棵树的过程中，我们可以计算出目标函数的最小值，然后以这个最小值为准则来递归构建树的每一层节点。
xgboost对比gdbt的优势
最新发布
02-28
### XGBoost相较于GBDT的优势 XGBoost 和 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）都是基于梯度提升的方法，但在多个方面有所改进。具体来说： #### 更高效的计算性能 XGBoost 实现了并行化处理能力，在树的构建过程中可以利用多线程加速训练过程[^1]。 #### 正则化项引入 除了传统的损失函数外，XGBoost还在目标函数中加入了正则化项来惩罚模型复杂度，从而有效防止过拟合现象的发生。这种机制使得即使面对较少的数据量也能保持较好的泛化能力。 #### 缺失值处理 对于数据集中存在的缺失值情况，XGBoost能够自动学习最佳的方向来进行分裂操作，而不需要预先填充这些位置上的数值。这不仅简化了预处理流程，同时也提高了最终预测效果的质量。 #### 自定义目标函数与评估指标支持 用户可以根据实际应用场景灵活定义不同的优化目标以及评价标准，极大地增强了框架的应用范围和适应性。 ```python import xgboost as xgb from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split # 创建模拟分类数据集 X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20) # 划分训练集测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25) # 构建DMatrix对象用于后续输入给XGBoost算法 dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train) dtest = xgb.DMatrix(X_test, label=y_test) param = { 'max_depth': 6, 'eta': 0.3, 'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': ['error', 'logloss'] } num_round = 100 bst = xgb.train(param, dtrain, num_round) preds = bst.predict(dtest) ``` 通过上述代码片段可以看出，相比于传统GBDT实现方式如`sklearn.GradientBoostingClassifier`，XGBoost提供了更加简洁易用且功能强大的API接口设计[^2]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值