梯度提升回归树 GBDT java

最新推荐文章于 2025-03-18 14:00:00 发布

原创

最新推荐文章于 2025-03-18 14:00:00 发布 · 3.1k 阅读

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该博客介绍了一个简单的Java实现的梯度提升回归树（GBDT）算法。通过加载数据、更新训练集目标和迭代训练，展示了如何使用GBDT进行回归预测。在每个迭代过程中，创建并训练决策树，然后更新目标值。最后，使用测试数据评估模型性能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

/**
* 梯度提升回归树    简单实现
* @author ysh 1208706282
*
*/
public class Gbdt {
   static List<Sample> mSamples;
   static List<Double> mTrainTarget;
   static List<Double> mTrainCurTarget;
   static List<Cart> mCarts;
   /**
   * 加载数据   回归树
   * @param path
   * @param regex
   * @throws Exception
   */
   public void loadData(String path,String regex) throws Exception{
       mSamples = new ArrayList<Sample>();
       mTrainTarget = new ArrayList<Double>();
       mTrainCurTarget = new ArrayList<Double>();
       BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(path));
       String line = null;
       String splits[] = null;
       Sample sample = null;
       while(null != (line=reader.readLine())){
           splits = line.split(regex);
           sample = new Sample();
           sample.label = Double.valueOf(splits[0]);
           mTrainTarget.add(sample.label);
           mTrainCurTarget.add(0.0);
&