原文:CART分类与回归树与GBDT(Gradient Boost Decision Tree)

一 CART分类与回归树 资料转载: http: dataunion.org .html Classification And Regression Tree CART 是决策树的一种,并且是非常重要的决策树,属于Top Ten Machine Learning Algorithm。顾名思义,CART算法既可以用于创建分类树 Classification Tree ,也可以用于创建回归树 Reg ...

2016-11-26 23:44 7 8603 推荐指数:

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GBDTGradient Boost Decision Tree

原文:http://blog.csdn.net/aspirinvagrant/article/details/48415435 GBDT,全称Gradient Boosting Decision Tree,叫法比较多,如Treelink、 GBRT(Gradient Boost ...

Wed Dec 30 22:38:00 CST 2015 0 2599
Gradient Boost Decision TreeGBDT)中损失函数为什么是对数形式

由于最近要经常用到XGBOOST的包,不免对相关的GBDT的原理又重新学习了一遍, 发现其中在考虑损失函数的时候,是以对数log进行度量的,囿于误差平方和函数的印象 那么为什么是对数呢?可能是下面的原因: 【通俗的解释】 对数损失是用于最大似然估计的。一组参数在一堆数据下的似然值,等于 ...

Fri Sep 30 04:37:00 CST 2016 0 4286
梯度提升决策(Gradient Boosting Decision Tree),用于分类回归

今天学习了梯度提升决策Gradient Boosting Decision Tree, GBDT),准备写点东西作为记录。后续,我会用python 实现GBDT, 发布到我的Github上,敬请Star。 梯度提升算法是一种通用的学习算法,除了决策,还可以使用其它模型作为基学习器。梯度提升 ...

Fri Nov 16 05:25:00 CST 2018 0 2151
分类回归CART(上)

分类回归(CART,Classification And Regression Tree)也属于一种决策,上回文我们介绍了基于ID3算法的决策。作为上篇,这里只介绍CART是怎样用于分类的。 分类回归是一棵二叉树,且每个非叶子节点都有两个孩子,所以对于第一棵子树其叶子节点数比非叶子节点 ...

Tue Oct 02 05:41:00 CST 2012 12 41827
分类回归CART

概要 本部分介绍 CART,是一种非常重要的机器学习算法。 基本原理 CART 全称为 Classification And Regression Trees,即分类回归。顾名思义,该算法既可以用于分类还可以用于回归。 克服了 ID3 算法只能处理离散型数据的缺点,CART ...

Mon Apr 09 22:29:00 CST 2018 0 2626
梯度提升 Gradient Boosting Decision Tree

Adaboost + CARTCART 决策来作为 Adaboost 的基础学习器 但是问题在于,需要把决策改成能接收带权样本输入的版本。(need: weighted DTree(D, u(t)) ) 这样可能有点麻烦,有没有简单点的办法?尽量不碰基础学习器内部,想办法 ...

Mon Sep 16 03:44:00 CST 2019 0 584
分类算法】决策Decision Tree

(注:本篇博文是对《统计学习方法》中决策一章的归纳总结,下列的一些文字和图例均引自此书~)   决策decision tree)属于分类/回归方法。其具有可读性、可解释性、分类速度快等优点。决策学习包含3个步骤:特征选择、决策生成、决策修剪(剪枝)。 0 - 决策问题 0.0 ...

Sun Oct 27 23:04:00 CST 2019 0 359
 
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