gbdt 第24页

Ubuntu16.04环境下Python下xlearn机器学习库的配置

www.zhihu.com/question/37256015/answer/268151326，http://www.sohu.com/a/206728248_206784在机器学习里，除了深度学习和树模型(GBDT

vslyu·2020-07-30 20:35

GBDT去预测时序数据

最近有一个需求，需要用到GBDT算法去实现对时序数据进行预测（回归任务），数据是从2011年1月到2020年4月份6个不同城市的房地产交易数据，由于在网上没有找到对应的基于时序数据来用GBDT算法的博客或者资料

SWUYYL·2020-07-30 20:45

GBDT和随机森林的区别

GBDT和随机森林的相同点：1、都是由多棵树组成2、最终的结果都是由多棵树一起决定GBDT和随机森林的不同点：1、组成随机森林的树可以是分类树，也可以是回归树；而GBDT只由回归树组成2、组成随机森林的树可以并行生成

keepreder·2020-07-30 19:04

实战美年健康AI大赛之一_自然语言处理

1.说明一直想找个自然语言处理（NLP）相关的比赛．起始看到＂美年健康AI大赛＂的时候，觉得和之前糖尿病比赛很相似，还是GBDT调参大赛．解包一看几百兆数据，觉得自己机器可能跑不动（后来确实加了一条内存

xieyan0811·2020-07-30 17:42

shmily_hello·2020-07-30 16:10

GBDT算法实践

下面对GBDT做简单的实现。

京城王多鱼·2020-07-30 02:00

GBDT算法实践

下面对GBDT做简单的实现。

京城王多鱼·2020-07-30 02:00

百面机器学习｜第十二章集成学习知识点(二)

第十二章集成学习5、梯度提升决策树的基本原理梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTree，GBDT)是Boosting算法中非常流行的模型。

蓝白绛·2020-07-29 23:50

Task3 XGB算法梳理

文章目录Task3XGB算法梳理1.算法原理2.损失函数3.分裂结点算法4.正则化5.对缺失值处理6.优缺点7.应用场景8.sklearn参数9.xgboost与传统GBDT的区别与联系Task3XGB

AI_100·2020-07-29 21:40

Task2 GBDT算法梳理

文章目录Task2GBDT算法梳理0.算法原理1.前向分步算法2.负梯度拟合3.损失函数4.回归5.二分类，多分类6.正则化7.优缺点8.sklearn参数9.应用场景Task2GBDT算法梳理（随机森林是通过减少模型方差提高性能

AI_100·2020-07-29 21:39

Task0 高级算法梳理

提一个问题【Task1(2天)】end2019.8.7随机森林算法梳理任务链接：https://shimo.im/docs/DJVPcTDxkKyvq6rx【Task2(2天)】end2019.8.9GBDT

AI_100·2020-07-29 21:36

基于GBDT的商品销售预测

背景商品销售预测几乎时每个运营部门的必备数据支持项目，无论是大型促销活动还是单品营销都是如此。这个项目就是针对某单品做的订单量预测。项目主要应用技术本项目用到的主要技术包括：基本预处理，包括缺失值填充。数据建模，包括交叉验证、集合回归方法GradientBoostingRegressor。图形展示，使用matplotlib做折线图展示。主要用到的库包括：pandas、numpy、matplotli

小步积·2020-07-29 20:37

机器学习实战——招聘数据建模（上）

前面我们学习了数据预处理与特征工程文章目录1.机器学习模型概述2.传统机器学习模型（单模型）3.集成与提升模型（boosting）4.sklearn5.机器学习调参6.GBDT/XGBoost/lightGBMXGBoostlightGBM1

Code进阶狼人·2020-07-29 20:32

机器学习中的算法-决策树模型组合之随机森林与GBDT

lanhaics·2020-07-29 20:30

从回归树到GBDT

GBDT可以看做是由多棵回归树组成的，所以要理解GBDT，就要先理解回归树。回归树也是为了做预测，只是将特征空间划分成了若干个区域，在每个区域里进行预测，举个简单例子。

zqxN·2020-07-29 03:15

RF,GBDT,XGBOOST, LightGBM的对比和分析

1.概述RF、GBDT和都属于集成学习（EnsembleLearning），集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁棒性。

默一鸣·2020-07-29 01:48

集成树之三：GBDT

GBDT(GradientBoostingDecisionTree)是目前工业和各种竞赛中非常抢手的模型，性能表现出色，特别是XgBoost，LightGBM推出后，模型性能和运行效率进一步提升，了解XgBoost

yongrl·2020-07-28 21:25

GBDT,XGboost,Lightgbm,Catboost总结

一、DBDT分裂GBDT使用的决策树就是CART回归树，无论是处理回归问题还是二分类以及多分类，GBDT使用的决策树自始至终都是CART回归树。

法相·2020-07-28 20:34

【CTR模型】TensorFlow2.0 的 DeepFM 实现与实战(附代码+数据)

CTR系列文章：广告点击率(CTR)预测经典模型GBDT+LR理解与实践（附数据+代码）CTR经典模型串讲：FM/FFM/双线性FFM相关推导与理解CTR深度学习模型之DeepFM模型解读【CTR模型】

VariableX·2020-07-28 20:35

前向分步算法 && AdaBoost算法 && 提升树（GBDT）算法 && XGBoost算法

1.提升方法提升（boosting）方法是一种常用的统计学方法，在分类问题中，它通过逐轮不断改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类的性能0x1:提升方法的基本思路提升方法基于这样一种思想：对于一个复杂任务来说，将多个专家的判断进行适当（按照一定权重）的综合（例如线性组合加法模型）所得出的判断，要比其中任何一个专家单独的判断好历史上，Kearns和Valiant首先

weixin_34290352·2020-07-28 19:11

集成学习——Boosting之提升树（Boosting tree）、梯度提升树（GBDT）、XGBoost

提升树是以回归树为基本分类器的提升方法。以决策树为基函数的提升方法称为提升树（boostingtree）。对分类问题决策树是分类树，对回归问题决策树为回归树。首先定义决策树用公式表示。提升树算法：1．首先确定初始提升树；2．第二个提升树第三个提升树……推出：3．回忆一下CART回归树，它是采用平方误差损失函数最小来决定最佳分类点，，CART的优化模型为，就是这个最佳分类点分为两类后残差最小；提升树

送你上西天·2020-07-28 15:23

Boosting（Adboost、GBDT、Xgboost）

6801496.html前言本文为学习boosting时整理的笔记，全文主要包括以下几个部分：对集成学习进行了简要的说明给出了一个Adboost的具体实例对Adboost的原理与学习过程进行了推导针对GBDT

快乐与忧郁的码农·2020-07-28 15:36

调用sklearn的各个算法

gbkimporttimefromsklearnimportmetricsimportpickleaspickleimportpandasaspdimportsyssys.path.append(r'C:/Users/Documents/6、play/')importxlwt##实现对'NB','KNN','LR','RF','DT','SVM','SVMCV','GBDT

vagabond6·2020-07-28 15:22

硬核 | 一篇文章搞定GBDT、Xgboost和LightGBM的面试「AI面试论」

关注：决策智能与机器学习，深耕AI脱水干货作者|丢丢来源|知乎文章地址|https://zhuanlan.zhihu.com/p/148050748GBDT和XGB基本上是机器学习面试里面的必考题。

九三智能控v·2020-07-28 15:54

决策树、随机森林、GBDT、xgboost、lightgbm、CatBoost相关分析

基础一切树模型的都是基于特征空间划分的条件概率分布，都具有方差大的特性，对量纲无要求，所以我们先介绍几种条件概率公式：一,条件概率二,全概率三,贝叶斯1.决策树递归树，它将特征空间划分为互不相交的单元。递归划分特征，生成多个if-then的规则，每条规则对应一个从根节点到叶子节点的条件概率分布单元，该单元由总的条件概率分布计算得来，表示给定特征条件下的不同类别的概率分布。特征划分（分裂）算法包括I

ljtyxl·2020-07-28 14:28

交叉验证

1.验证集在使用一个机器学习模型时，通常有一些参数需要设置，比如：KNN中的k，距离函数；SVM算法中的(C,gamma)；GBDT中的迭代次数，树的深度；这些参数称为超参数（hyperparameters

du_mengnan·2020-07-28 14:36

GBDT推导

boosting是提升的意思这是算法部分，看例题这里说的回归的方法一般是最小二乘法，为什么参考https://www.zhihu.com/question/24095027最小二乘法用在了前面那个例题中的（红括号求解）没有用梯度的提升树用了梯度的提升树并行部分：1、按行并行化，将样本按行分成N行，分别在N个节点上做计算；2、并行建立一棵树的过程；1>在0号节点上对特征随机采样，生成建立一棵树需要用

letflyFYF·2020-07-28 13:39

XGboost高频面试

XGboost高频面试1.简单介绍一下XGBoost2.XGBoost与GBDT有什么不同3.XGBoost为什么使用泰勒二阶展开4.XGBoost为什么可以并行训练5.XGBoost为什么快6.XGBoost

u010823625·2020-07-28 13:03

One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees人脸对齐级联回归树 ERT GBDT

级联回归属于人脸对齐中的判别方法，优点和缺点如下：优点：-通过对initialshape进行调整，可以简单方便地进行数据增广。-能够有效训练大规模数据-简单，通用性强，替换不同的特征和模型方便，计算效率高。缺点：-大pose下效果差（跟initialshape主要是meanshape有关）。用来做姿态估计可能并不太适合。论文摘要本文主要面向使用单幅图像进行人脸对齐的问题。我们展示了如何利用级联回归

哀酱·2020-07-28 13:02

XGBoost Plotting API以及GBDT组合特征实践

XGBoostPlottingAPI以及GBDT组合特征实践写在前面：最近在深入学习一些树模型相关知识点，打算整理一下。

我曾经被山河大海跨过·2020-07-28 10:19

机器学习各类算法的优缺点

目录1.逻辑回归2.支持向量机3.决策树4.KNN算法5.朴素贝叶斯算法6.随机森林7.AdaBoost算法8.GBDT算法9.XGBoost10.人工神经网络1.逻辑回归二项logistic回归模型是一种分类模型

蜘蛛侠不会飞·2020-07-28 08:26

机器学习 | 集成学习

1.5为什么随机森林的树深度往往大于GBDT的树深度？1.6谈一谈XGBoost2集成学习（Ensembl

RUC_Lee·2020-07-28 06:01

GBDT、Xgboost、Lightgbm、Catboost论文

树模型论文汇总1、GBDT，Xgboost对比https://wenku.baidu.com/view/f3da60b4951ea76e58fafab069dc5022aaea463e.html2、Xgboosthttps

winner8881·2020-07-28 05:31

GBDT详解及举例

【尊重原创，转载请注明出处】http://blog.csdn.net/zpalyq110/article/details/79527653GBDT的全称是GradientBoostingDecisionTree

菜的真真实实·2020-07-28 05:16

高维稀疏特征的时候，lr 的效果会比 gbdt 好

高维稀疏特征的时候，lr的效果会比gbdt好，为什么？这个问题我也是思考了好久，在平时的项目中也遇到了不少case，确实高维稀疏特征的时候，使用gbdt很容易过拟合。

your_blue_sky·2020-07-28 04:04

决策树与随机森林与GBDT

本节简单介绍下随机森林。前面花了两节详细介绍过决策树的核心内容，这对于理解随机森林算法很重要。随机森林与SVM应该来说被视为传统机器学习效果最好的两大算法，是值得每个机器学习从业者深入了解的，从最底层的原理到上层的应用，内部的每个核心细节等等。关于SVM的每个细节，先前的文章有介绍，文末也有参考链接。回归正题，说完决策树，说说随机森林，我们知道决策树是单独的一棵树，是根据所有训练样本的所有特征维度

on2way·2020-07-28 04:56

如何用「逻辑回归」构建金融评分卡模型？（上）

虽然现在出现了很多性能优秀的分类算法，包括svm，RF，GBDT，DNN等，作为最简单的分类算法，lr依然是工业界主流的分类算法之一。

Sim1480·2020-07-28 02:11

人脸对齐之GBDT(ERT)算法解读

标签（空格分隔）：ERTGBDTFace_Alignment作者：贾金让本人博客链接:http://blog.csdn.net/jiajinrang93ERT/GBDT实现代码链接（C++版):https

jiajinrang93·2020-07-28 00:55

GBDT、XGBoost、LightGBM

本文主要简要的比较了常用的boosting算法的一些区别，从AdaBoost到LightGBM,包括AdaBoost,GBDT,XGBoost,LightGBM四个模型的简单介绍，一步一步从原理到优化对比

guochampion·2020-07-27 22:29

sklearn 中GBDT的损失函数

1.分类模型分类模型的损失函数包括有”deviance”和指数损失函数”exponential”，默认为对数损失函数。相关参考链接：1.损失函数http://www.csuldw.com/2016/03/26/2016-03-26-loss-function/2.Adaboost与指数损失http://breezedeus.github.io/2015/07/12/breezedeus-adabo

bitcarmanlee·2020-07-27 19:21

人脸对齐（八）--LBF算法

整体来看，其实，ESR是基础版本的形状回归，ERT将回归树修改为GBDT，由原始的直接回归形状，改进为回归形状残差，而LBF，是加速特征提取，由原来的像素差分特征池，改为随机选择点。

Eason.wxd·2020-07-27 19:45

机器学习之梯度提升决策树(GBDT)

1.GBDT算法简介GBDT(GradientBoostingDecisionTree)是一种迭代的决策树算法，由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来作为最终答案，我们根据其名字(GradientBoostingDecisionTree

谓之小一·2020-07-27 17:18

一文搞定 GBDT、Xgboost 和 LightGBM 的面试

来自|知乎作者|丢丢链接|https://zhuanlan.zhihu.com/p/148050748编辑|AI有道本文经作者授权发布，禁二次转载GBDT和XGB基本上是机器学习面试里面的必考题。

视学算法·2020-07-27 14:42

Sklearn-GBDT(GradientBoostingDecisionTree)梯度提升树

GBDT工业特征处理总结：https://www.cnblogs.com/mfryf/p/6015703.html转：https://blog.csdn.net/CherDW/article/details

瑶子ove·2020-07-27 13:56

大数据新算法在个人信用风险评估模型中使用效果的评估

本项目选取了五种大数据新算法，包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、自适应提升（AdaBoost）和梯度提升决策树（GBDT），在中国人民银行征信中心的大规模样本上进行了个人风险评估模型的构建，并从三方面进行评估

mishidemudong·2020-07-27 13:28

利用 hyperopt 为 lightgbm 自动调参

lightgbm为GBDT算法的又一个工程实现，相比于xgboost，lightgbm训练效率更高，同时效果同样优秀。但是其参数众多，人工调参不仅繁琐，效果也未必能获得最优。

_诉说·2020-07-19 09:53

机器学习（六）决策树、随机森林、GBDT，XGBoost，LightBGM

一、决策树（一）（二）（三）决策树的剪枝预剪枝：树到达一定深度时，停止生长。当前结点样本数量小于阈值，停止生长。计算每次分裂对测试集的准确度提升，小于阈值，停止生长。后剪枝：先生成完全生长的决策树，从最底层开始剪枝，用子结点代替子树错误率降低剪枝（ReducedErrorPruning,REP）悲观剪枝（PessimisticErrorPruning,PEP）代价复杂度剪枝（CostComplex

木木歹朱·2020-07-16 06:24

机器学习--GBDT实战

参考：sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier：官网https://louisscorpio.github.io/2018/01/19/代码实战之GBDT/

求知者_123·2020-07-16 05:47

Xgboost通俗理解

打分函数计算----------3.1分裂节点3.2缺失值处理4XGBoost的特性5BoostedTreeAlgorithm-----------5.1停止条件5.2判断特征重要程度的三种指标6.参数详解GBDT

Rnan-prince·2020-07-16 05:17

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