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  • 梯度提升树

    2020-06-20 22:08:11
    梯度提升树也是建在决策树的基础上的。 树分10份,每份中是3棵树,每棵树都是多分类问题 梯度提升树原理 导包 导入数据 声明树 使用回归研究其原理 第二棵决策树 以下数据为残差 第二颗树,根据梯度提升,...

    目录

     

    导包

    梯度提升树也是建在决策树的基础上的。

    树分10份,每份中是3棵树,每棵树都是多分类问题

    梯度提升树原理

    导包

    导入数据

    声明树

    使用回归研究其原理

    第二棵决策树

    以下数据为残差

    第二颗树,根据梯度提升,减小残差(残差越小,结果越好,越准确)


    导包

    概念:导数求导后还是自身

    import numpy as np
    
    # f(x) = 3*x**2
    # 梯度=导数
    from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
    
    from sklearn import datasets
    
    from sklearn.model_selection import train_test_split

    梯度提升树也是建在决策树的基础上的。

    X,y = datasets.load_iris(True)
    X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size = 0.2)
    
    gbdt = GradientBoostingClassifier(n_estimators=10)
    
    gbdt.fit(X_train,y_train)
    
    gbdt.score(X_test,y_test)
    

    gbdt.n_estimators_

    gbdt.estimators_.shape

    树分10份,每份中是3棵树,每棵树都是多分类问题

     

    减少类别,假设只有两类点,用一棵树就能分开了。

    X,y = datasets.load_iris(True)
    
    cond = y!=2#0,1
    X = X[cond]
    y = y[cond]
    X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size = 0.2)
    gbdt.estimators_.shape

    二分类只需一棵树就行了。

     

    梯度提升树原理

    导包

    import numpy as np
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    
    # 回归是分类的极限思想
    # 分类的类别多到一定程度,那么就是回归
    from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier,GradientBoostingRegressor
    
    from sklearn import tree

    导入数据

    # X数据:上网时间和购物金额
    # y目标:14(高一),16(高三),24(大学毕业),26(工作两年)
    X = np.array([[800,3],[1200,1],[1800,4],[2500,2]])
    
    y = np.array([14,16,24,26])#年龄

    声明树

    # 梯度提升树用于分类,森林,集成算法,基本树(决策树,分类树)
    # 用到的是,回归树
    gbdt = GradientBoostingClassifier(n_estimators=10)
    gbdt.fit(X,y)
    gbdt.predict(X)

    使用回归研究其原理

    # 使用回归,数据连续的
    gbdt = GradientBoostingRegressor(n_estimators=10)
    
    gbdt.fit(X,y)
    
    gbdt.predict(X)

    plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'KaiTi'
    plt.figure(figsize=(9,6))
    
    _=tree.plot_tree(gbdt[0,0],filled=True,feature_names=['消费','上网'])

    26为均方误差

     

    # mse mean-square-error:均方误差 ;均方误差越小,数据越准确。
    ((y - y.mean())**2).mean()

    14,16代表高中生。

    ((y[:2] - y[:2].mean())**2).mean()

    第二棵决策树

     

    plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'KaiTi'
    plt.figure(figsize=(9,6))
    _ = tree.plot_tree(gbdt[0,0],filled=True,feature_names=['消费','上网'])

     

    以下数据为残差

    原因

    第二颗树,根据梯度提升,减小残差(残差越小,结果越好,越准确)

    # learning_rate = 0.1
    gbdt1 = np.array([-6,-4,6,4])
    # 梯度提升 学习率0.1
    gbdt1 - gbdt1*0.1

    同理可求的最后一棵树的残差,根据最后一棵树的残差,计算了算法最终的预测值。给100棵树,梯度提升一百次,给1千棵树,梯度提升1000次。

    直接使用算法predict返回的值,和手算一模一样

     

    展开全文
  • scikit-learn基于梯度提升树算法提供了两个模型: GradientBoostingClassifier即GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)梯度提升决策树,用于分类问题 GradientBoostingRegressor即GBRT(Gradient Boost ...

    参考:https://blog.csdn.net/qq_16000815/article/details/81063320

    scikit-learn基于梯度提升树算法提供了两个模型:

    1. GradientBoostingClassifier即GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)梯度提升决策树,用于分类问题
    2. GradientBoostingRegressor即GBRT(Gradient Boost Regression Tree)渐进梯度回归树,用于回归问题

    梯度提升决策树

    from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
     
    GradientBoostingClassifier(loss='deviance', learning_rate=0.1, n_estimators=100,
                     subsample=1.0, criterion='friedman_mse', min_samples_split=2,
                     min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.,
                     max_depth=3, min_impurity_decrease=0.,
                     min_impurity_split=None, init=None,
                     random_state=None, max_features=None, verbose=0,
                     max_leaf_nodes=None, warm_start=False,
                     presort='auto')

    参数含义:

    1、loss:损失函数

    • loss='deviance',默认值,此时的损失函数与逻辑回归的损失函数相同,为对数损失:L(Y,P(Y|X))=-logP(Y|X)。
    • loss='exponential',损失函数为指数损失函数。

    2、learning_rate:float, optional (default=0.1)。学习率,在learning_rate和n_estimators之间需要权衡。通常学习率越小,需要的基本分类器就越多,因此在learning_rate和n_estimators之间要有所折中。

    3、n_estimators:int (default=100),指定基本决策树的数量。梯度提升对过拟合有很好的鲁棒性,因此该值越大,性能越好。

    4、subsample:float, optional (default=1.0)

    • 用于拟合个体基本学习器的样本数量。如果小于1.0,模型将会变成随机梯度提升决策树。
    • 如果subsample<1.0,此时会减少方差,提高偏差

    5、criterion:string, optional (default="friedman_mse"),评估节点分裂的质量指标。

    6、min_samplses_split:int, float, optional (default=2),表示分裂一个内部节点需要的最少样本数。

    • 如果为整数,则min_samples_split就是最少样本数。
    • 如果为浮点数(0到1之间),则每次分裂最少样本数为ceil(min_samples_split * n_samples)

    7、min_samples_leaf:int, float, optional (default=1),叶子节点最少样本数

    • 如果为整数,则min_samples_split就是最少样本数。
    • 如果为浮点数(0到1之间),则每个叶子节点最少样本数为ceil(min_samples_leaf * n_samples)

    8、min_weight_fraction_leaf:float, optional (default=0.),指定叶子节点中样本的最小权重。

    9、max_depth:integer, optional (default=3),指定每个基本决策树的最大深度。最大深度限制了决策树中的节点数量。调整这个参数可以获得更好的性能。

    10、min_impurity_decrease:float, optional (default=0.)

     如果节点的分裂导致不纯度的减少(分裂后样本比分裂前更加纯净)大于或等于min_impurity_decrease,则分裂该节点。
     个人理解这个参数应该是针对分类问题时才有意义。这里的不纯度应该是指基尼指数。
     回归生成树采用的是平方误差最小化策略。分类生成树采用的是基尼指数最小化策略。

    11、min_impurity_split:树生长过程中停止的阈值。如果当前节点的不纯度高于阈值,节点将分裂,否则它是叶子节点。这个参数已经被弃用。用min_impurity_decrease代替了min_impurity_split。

    12、init:BaseEstimator, None, optional (default=None),一个基本分类器对象或者None,该分类器对象用于执行初始的预测。如果为None,则使用loss.init_estimator

    13、random_state:int, RandomState instance or None, optional (default=None)

    • 如果为整数,则它指定了随机数生成器的种子。
    • 如果为RandomState实例,则指定了随机数生成器。
    • 如果为None,则使用默认的随机数生成器。

    14、max_features:int, float, string or None, optional (default=None)
     搜寻最佳划分的时候考虑的特征数量。

    1. 如果为整数,每次分裂只考虑max_features个特征。
    2. 如果为浮点数(0到1之间),每次切分只考虑int(max_features * n_features)个特征。
    3. 如果为'auto'或者'sqrt',则每次切分只考虑sqrt(n_features)个特征
    4. 如果为'log2',则每次切分只考虑log2(n_features)个特征。
    5. 如果为None,则每次切分考虑n_features个特征。
    6. 如果已经考虑了max_features个特征,但还是没有找到一个有效的切分,那么还会继续寻找下一个特征,直到找到一个有效的切分为止。
    7. 如果max_features < n_features,则会减少方差,增加偏差。

    15、verbose:int, default: 0,如果为0则不输出日志信息,如果为1则每隔一段时间打印一次日志信息。

    16、max_leaf_nodes:int or None, optional (default=None),指定每颗决策树的叶子节点的最大数量。

    • 如果为None,则叶子节点数量不限。
    • 如果不为None,则max_depth被忽略。

    17、warm_start:bool, default: False,当为True时,则继续使用上一次训练的结果,增加更多的estimators来集成。

    18、presort:bool or 'auto', optional (default='auto'),在训练过程中,是否预排序数据加速寻找最佳划分。


    属性:

    1. feature_importances_:数组,给出每个特征的重要性。
    2. oob_improvement_:array, shape = [n_estimators],数组,给出了每增加一颗基本决策树,在包外估计(即测试集上)的损失函数的改善情况(相对于上一轮迭代),即损失函数的减少值。
    3. train_score_:数组,给出每增加一颗基本决策树,在训练集上的损失函数的值。
    4. init:初始预测使用的分类器。
    5. estimators_:数组,给出每棵基础决策树。

    方法:

    1. fit():训练模型
    2. predict():模型预测
    3. predict_log_proba():数组,预测各个类别的概率对数值。
    4. predict_proba():数组,预测各个类别的概率值。

    渐进梯度回归树

    from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
    GradientBoostingRegressor(loss='ls', learning_rate=0.1, n_estimators=100,
                     subsample=1.0, criterion='friedman_mse', min_samples_split=2,
                     min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.,
                     max_depth=3, min_impurity_decrease=0.,
                     min_impurity_split=None, init=None, random_state=None,
                     max_features=None, alpha=0.9, verbose=0, max_leaf_nodes=None,
                     warm_start=False, presort='auto')

    参数含义:

    1、loss:{'ls', 'lad', 'huber', 'quantile'}, optional (default='ls'),指定优化的损失函数。

    • loss='ls':损失函数是平方损失函数
    • loss='lad':损失函数为绝对值损失函数
    • loss='huber':损失函数是上边两种损失函数的结合。
    展开全文
  • 04-06 梯度提升树

    2020-03-03 09:21:58
    文章目录梯度提升树梯度提升树学习目标梯度提升树详解梯度提升树和提升树回归梯度提升树流程输入输出流程梯度提升树优缺点优点缺点小结 梯度提升树   梯度提升树(gradien boosting decision tree,GBDT)在工业上...

    梯度提升树

    在这里插入图片描述

      梯度提升树(gradien boosting decision tree,GBDT)在工业上用途广泛,属于最流行、最实用的算法之一,梯度提升树可以看成是提升树的优化版。

    梯度提升树学习目标

    1. 梯度提升树和提升树
    2. 回归梯度提升树流程
    3. 梯度提升树优缺点

    梯度提升树详解

    梯度提升树和提升树

      梯度提升树其实流程和提升树差不多,但是在损失函数拟合方面,提升树损失函数拟合用的是平方损失,而梯度提升树则是使用损失函数的负梯度来拟合本轮损失的近似值,进而拟合一个回归树。

      第tt轮第ii样本的损失函数的负梯度表示为
    rti=[L(yi,f(xi))f(xi)]f(x)=ft1(x) r_{ti}=-{[\frac{\partial{L(y_i,f(x_i))}}{\partial{f(x_i)}}]}_{f(x)=f_{t-1}(x)}
      利用(xi,rti),(i=1,2,,m)(x_i,r_{ti}),\quad(i=1,2,\cdots,m),我们可以拟合一颗CART回归树,得到了第tt棵回归树,它对应的叶节点区域为Rtj,(j=1,2,,J)R_{tj},\quad(j=1,2,\cdots,J),其中JJ为叶子节点数。

    回归梯度提升树流程

    输入

      有mm个数据nn个特征的训练数据集T={(x,y1),(x2,y2),,(xm,ym)}T=\{(x_,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_m,y_m)\},损失函数为L(y,f(x))L(y,f(x))

    输出

      回归树f(x)^\hat{f(x)}

    流程

    1. 初始化
      f0(x)=argminci=1mL(yi,c) f_0(x) = \underbrace{arg\,min}_c\sum_{i=1}^mL(y_i,c)
    2. i=1,2,,mi=1,2,\cdots,m
      1. i=1,2,,mi=1,2,\cdots,m,计算
        rmi=[L(yi,f(xi))f(xi)]f(x)=fm1(x) r_{mi}=-{[\frac{\partial{L(y_i,f(x_i))}}{\partial{f(x_i)}}]}_{f(x)=f_{m-1}(x)}
      2. rmir_{mi}拟合一个回归树,得到第mm棵树的叶节点区域Rmi,j=1,2,,JR_{mi},\quad{j=1,2,\cdots,J}
      3. j=1,2,,Jj=1,2,\cdots,J,计算
        cmj=argmincxiRmjL(yi,fm1(xi)+c) c_{mj} = \underbrace{arg\,min}_c\sum_{x_i\in{R_{mj}}}L(y_i,f_{m-1}(x_i)+c)
      4. 更新
        fm(x)=fm1(x)+j=1JcmjI(xRmj) f_m(x)=f_{m-1}(x)+\sum_{j=1}^Jc_{mj}I(x\in{R_{mj}})
    3. 得到回归树
      f(x)^=fM(x)=i=1Mj=1JcmjI(xRmj) \hat{f(x)}=f_M(x)=\sum_{i=1}^M\sum_{j=1}^Jc_{mj}I(x\in{R_{mj}})

    梯度提升树优缺点

    优点

    1. 相比较SVM,较少的调参时间即可得到一个准确率还不错的模型
    2. 相比较提升树,利用了损失函数的负梯度在当前模型的值作为提升树算法中残差值的近似值,即对于回归和分类问题找到了一种通用的拟合损失误差的方法

    缺点

    1. 由于弱学习器之间存在依赖,无法支持并行

    小结

      梯度提升树虽然在某种程度解决了提升树对于分类和回归问题使用不同的损失函数的问题,并且使用损失函数的负梯度作为提升树算法残差值的近似值,提升了模型的准确度,但是他还无法做到并行。下面介绍的XgBoost作为GBDT的升级版,将会解决这个问题。

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结,本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结。GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB...

    我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结,本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结。GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradient Boosting Regression Tree), MART(Multiple Additive Regression Tree),其实都是指的同一种算法,本文统一简称GBDT。GBDT在BAT大厂中也有广泛的应用,假如要选择3个最重要的机器学习算法的话,个人认为GBDT应该占一席之地。
    我们先来看看提升树:
    提升树模型实际是将多个决策树简单的叠加起来,用数学模型可表示为

    $$ f_M(x) = \sum_{m=1}^M T(x;\Theta_m) $$

    其中,$T(x;\Theta_m)$表示决策树,$\Theta_m$ 表示决策树的参数;$M$ 为树的个数。
    针对样本$D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_N,y_N)\}$,提升树模型的训练就是,选择决策树的参数$\Theta=\{\Theta_1,\Theta_2,...,\Theta_M\}$以最小化损失函数 $\sum L(y_i,f_M(x_i))$,即

    $$ \arg \min_\Theta \sum_{i=1}^N L(y_i,f_M(x_i)) = \arg \min_\Theta \sum_{i=1}^N L\left(y_i, \sum_{m=1}^M T(x;\Theta_m)\right) $$

    这里,损失函数用来反应“样本标签 $y_i$ ”与提升树的输出 $f_M(x_i)$ 之间的差别,这里可以选择平方误差损失函数:

    $$ L(y, f(x))=\left( y-f(x) \right)^2 $$

    提升树模型也可以表示为迭代过程

    $$ f_m(x)=f_{m-1}(x)+T(x;\Theta_m),~ m=1,2,...,M $$

    因此,提升树的训练也可以按照迭代的过程来完成,在 $m$次迭代中,生成一个新的决策树$T(x;\Theta_m)$
    具体而言,首先初始化提升树 $f_0(x)=0$,第 $m$ 步确定第 $m$ 个决策树$T(x;\Theta_m)$,即选择合适的决策树参数 $\Theta_m$,使损失函数最小,即

    $$ \hat{\Theta}_m = \arg \min_{\Theta_m} \sum_{i=1}^N L(y_i, f_{m-1}(x_i) + T(x_i;\Theta_m)) $$

    对于上式的求解,即为提升树的关键所在。如果采用平方损失函数,则有

    $$ \begin{eqnarray*} L(y_i,f_{m-1}(x_i)+T(x_i;\Theta_m)) &=& \left[\,y_i - f_{m-1}(x_i) - T(x_i;\Theta_m)\right]^2 \\ &=& \left[\,r_{m,i} - T(x_i;\Theta_m)\right]^2 \end{eqnarray*} $$

    这里, $r_{m,i}=y_i-f_{m-1}(x_i)$ 表示模型$f_{m-1}(x)$拟合数据 $(x_i,y_i)$ 的残差。
    就变成了选择合适的决策树参数$\Theta_m$,使得决策树的输出 $T(x_i;\Theta_m)$与 残差 $r_{m,i}$ 的误差尽可能小。因此,可以使用 $\{(x_i,r_{m,i})\}_{i=1,2,...,N}$来作为决策树$T(x;\Theta_m)$的样本集,按照常规的决策树生成过程获得参数的最优值$\hat{\Theta}_m$。
    综上,我们可以得到提升树算法如下:

    image


    上面我们讲了提升树,在某些时候不方便求残差,梯度提升树则是用损失函数的负梯度方向值来近似拟合残差,下面来看看具体细节:

    image
    image

    二元GBDT分类算法
    对于二分类问题,比较常用的损失函数为

    $$ L(y,f(x))=\log (1+\exp (-y \cdot f(x))) \tag{12} $$

    其中 $y∈{−1,+1}$,此时的负梯度误差为

    $$ r_{m,i} = -\left[ \frac{\partial L(y_i,f(x_i))}{\partial f(x_i)} \right]_{f(x)=f_{m-1}(x)} = \frac{y_i}{1+\exp (y_i f_{m-1}(x_i))} $$

    对于生成决策树,其叶子节点的输出值为

    $$ c_{m,j} = \arg \min_c \sum_{x_i\in R_{m,j}} \log (1+\exp (-y_i (f_{m-1}(x_i) + c))) $$

    由于上式比较难优化,我们一般使用近似值代替

    $$ c_{m,j} =\left. \sum_{x_i\in R_{m,j}} r_{m,i} \middle / \sum_{x_i\in R_{m,j}} |r_{m,i}|(1-|r_{m,i}|) \right. $$

    多元GBDT分类算法
    对于多分类问题,假设类别为$ K$,一般采用的损失函数为

    $$ L(y,f(x)) = - \sum_{k=1}^K y_k log p_k(x) $$

    其中,如果样本输出类别为 $k$ ,则 $y_k=1$ ;$p_k(x)$ 表示模型 $f(x)$判定 $x$属于第$k$ 类的概率,其表达式为

    $$ p_k(x) = \frac{\exp (f_k(x))}{ \sum_{l=1}^K \exp(f_l(x))} $$

    注意此处,对于多分类问题,回归树训练时,会为每一个类别训练一个决策树。
    由此,我们可以计算出第 $m$ 轮的第$i$个样本对应类别$ l$的负梯度误差为

    $$ r_{m,i,l} = -\left[ \frac{\partial L(y_i,f(x_i))}{\partial f(x_i)} \right]_{f(x)=f_{m-1,l}(x)} = y_{i,l} - p_{m,l}(x_i) $$

    观察上式可以看出,其实这里的误差就是样本$i$对应类别$l$ 的真实概率和$m−1$ 轮预测概率的差值。
    对于生成的决策树,对应第$l$类别的决策树的叶节点输出为

    $$ c_{m,l,j} = \arg \min_c \sum_{x_i \in R_{m,l,j}} L(y_{i,l}, f_{m-1,l}(x_i) + c) $$

    类似的,我们用近似值代替

    $$ c_{m,l,j} = \frac{K-1}{K} \frac{\sum\limits_{x_i \in R_{m,l,j}}r_{m,i,l}}{ \sum\limits_{x_i \in R_{m,l,j}} |r_{m,i,l}|(1-|r_{m,i,l}|) } $$

    GBDT 的正则化

    • 第一种是和Adaboost类似的正则化项,即使用步长(learning rate),定义为 αα 。常规的提升回归树的迭代为

    $$ f_m(x) = f_{m-1}(x) + T(x;\Theta_m) $$

    引入正则化后,其迭代过程为

    $$ f_m(x) = f_{m-1}(x) + \alpha T(x;\Theta_m) $$

    其中,$0<α≤1$。对于同样的训练集学习效果,较小的 αα 意味着我们需要更多的弱学习器的迭代次数。通常我们用步长和迭代最大次数一起来决定算法的拟合效果。

    • 第二种正则化的方式是通过子采样比例(subsample)。取值为(0,1]。注意这里的子采样和随机森林不一样,随机森林使用的是放回抽样,而这里是不放回抽样。如果取值为1,则全部样本都使用,等于没有使用子采样。如果取值小于1,则只有一部分样本会去做GBDT的决策树拟合。选择小于1的比例可以减少方差,即防止过拟合,但是会增加样本拟合的偏差,因此取值不能太低。推荐在[0.5, 0.8]之间。
      使用了子采样的GBDT有时也称作随机梯度提升树(Stochastic Gradient Boosting Tree, SGBT)。由于使用了子采样,程序可以通过采样分发到不同的任务去做boosting的迭代过程,最后形成新树,从而减少弱学习器难以并行学习的弱点。
    • 第三种称为 Regularized Learning Objective,将树模型的复杂度作为正则项显式地加进优化目标里,这也是XGBoost实现的独到之处。其具体实现可以参考文献[7],在这里列出其加入正则化后的优化目标

    $$ L_{r}(y,f(x)) = L(y,f(x)) + \sum_{m} \Omega(T(x;\Theta_m)) \\ \mathrm{where} ~~ \Omega(T(x;\Theta_m)) = \gamma T_{leaf} + \frac12 \lambda \| w \|^2 $$

    其中,$L(y,f(x))$ 为常规的损失函数;$\Omega(T(x;\Theta_m))$表示决策树的复杂度,$T_{leaf}$为树叶节点个数,$w$ 为叶节点的固定输出值$c_m$组成的向量;$γ,λ$为相应的系数。

    • 最后还有一种就是类 似DeepLearning 的 Dropout ,其具体可以参考文献[8]。通俗地讲,每次新加一棵树,这棵树要拟合的并不是之前全部树ensemble后的残差,而是随机抽取的一些树ensemble。

    摘自:https://www.cnblogs.com/zengzhen94/p/8744970.html

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  • 梯度提升树GBDT详解

    2020-05-15 22:11:05
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  • 梯度提升树算法GBDT

    2019-08-24 14:48:55
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  • 深入机器学习系列8-梯度提升树

    千次阅读 2017-09-06 17:03:28
    梯度提升树
  • GBDT梯度提升树

    2020-03-27 19:59:14
    GBDT梯度提升树 简单来说,绝大多数的机器学习算法都在处理两个因素:模型(model)和目标函数(objective function)或是损失函数(loss function),通常模型又由它所拥有的参数向量表示。在得到具体的训练数据和...
  • 再利用随机森林、提升树和梯度提升树三种集成学习算法进行模型组合和二次优化。通过模型比较,优选并组合了Sigmoid函数的偏最小二乘、线性的支持向量回归、径向基的支持向量回归和Sigmoid函数的支持向量回归4个单模型...
  • 梯度提升树(GBDT)原理小结1. boosting2. 提升树(boosting tree)2.1 提升树模型2.2 提升树算法:前向分步算法2.3 分类问题的提升树算法2.4 回归问题的提升树算法3. 梯度提升树(gradient boosting)3.1 分类问题...
  • 梯度提升树算法解析

    2019-08-13 17:52:30
    梯度提升树算法解析,见: https://www.jianshu.com/p/0e5ccc88d2cb
  • scikit learn 梯度提升树

    2020-01-26 15:08:53
    梯度提升树简单使用 import numpy as np # f(x) = 3*x**2 # 梯度=导数 from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_...
  • 为了解决传统短期用电负荷预测系统存在响应时间慢、预测精度差的问题,设计了一种基于梯度提升树的短期用电负荷预测系统。该系统框架采用C/S架构模式搭建,根据预测需求选择系统的组成硬件,并以梯度提升树为核心,...
  • 先修知识: ...1. GBDT概述 决策树与boosting结合产生许多算法,主要...但对一般损失函数而言,不方便求残差,梯度提升树则是用损失函数的负梯度方向值来近似拟合残差。 梯度提升决策树的核心思想是通过多轮迭代产生.
  • 梯度提升树(GBDT)

    2020-03-24 14:43:46
    提升树系列算法里面应用最广泛的是梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 简称GBDT) GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradie...
  • GBDT梯度提升树算法及官方案例 梯度提升树是一种决策树的集成算法。它通过反复迭代训练决策树来最小化损失函数。决策树类似,梯度提升树具有可处理类别特征、易扩展到多分类问题、不需特征缩放等性质。Spark.ml通过...
  • 梯度提升树(GBDT)详解之三:原理推导

    千次阅读 热门讨论 2020-04-02 03:48:57
    本文是GBDT系列文章的最后一弹,它将侧重梯度提升树的原理及其中的数学推导。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...
  • 梯度提升树GBDT 关键是利用损失函数的负梯度在当前模型的值作为回归问题提升树算法中的残差的近似值,拟合一个回归树。 −[∂L(y,f(xi))∂f(xi)]-\left[ \frac{\partial L(y,f(x_i))}{\partial f(x_i)} \right]−[∂...
  • 梯度提升树GBDT算法

    2018-09-10 18:57:00
    本文对Boosting家族中一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 简称GBDT)做一个总结。GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradient Boo.....
  • 梯度提升树,GBDT

    2019-04-01 20:02:51
    博客出于待整理状态 GBDT的原理在参考文献的第一篇博客中,我就不再详述它的原理了。 图1-3主要是参考文献第二篇...(实际上GBDT泛指所有梯度提升树算法,包括XGBoost,它也是GBDT的 一种变种,这里为了区分它们,...
  • 一、梯度提升树原理 梯度爆炸: 梯度:也就是导数 梯度提升树建立在普通决策基础上的,也由多颗树构建。 梯度提升树用于分类,也是森林,还是集成算法,用到的是,回归树。 基本树(决策树,分类树) import numpy ...
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  • 梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree) GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradient Boosting Regression Tree), MART(Multiple Additive ...
  • 梯度提升树梯度提升树是一种集成学习方法率属于Boosting家族,本质基于回归树。通过构造多个弱学习器为基学习器,结果累加作为输出。 一、原理 ​ 训练的时候采用前向分步算法,首先确定第一棵树拟合的结果,...
  • 上篇我们对boosting家族中的Adaboost算法进行了总结,本篇我们来探讨传统的梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree)算法。梯度提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。         ...
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