Spark Gradient-boosted trees (GBTs)梯度提升树
梯度提升树（GBT）是决策树的集合。 GBT迭代地训练决策树以便使损失函数最小化。 spark.ml实现支持GBT用于二进制分类和回归，可以使用连续和分类特征。 导入包 import org.apache.spark.sql.SparkSession import ...
原文：Spark Gradient-boosted trees (GBTs)梯度提升树
梯度提升树 GBT 是决策树的集合。 GBT迭代地训练决策树以便使损失函数最小化。 spark.ml实现支持GBT用于二进制分类和回归，可以使用连续和分类特征。 GBDT的优点 GBDT和随机森林一样，都具备决策树的一些优点： 可以处理类别特征和连续特征 不需要对数据进行标准化预处理 可以分析特征之间的相互影响 值得注意的是，Spark中的GBDT目前还不能处理多分类问题，仅可以用于二分类和回归问 ...
2017-07-24 18:06 0 1253 推荐指数：
相关推荐
【Spark机器学习速成宝典】模型篇07梯度提升树【Gradient-Boosted Trees】（Python版）
目录 梯度提升树原理 梯度提升树代码(Spark Python) 梯度提升树原理 待续... 返回目录 梯度提升树代码(Spark Python ...
[翻译] 提升树算法的介绍（Introduction to Boosted Trees）
[翻译] 提升树算法的介绍（Introduction to Boosted Trees） ## 1. 有监督学习的要素 XGBoost 适用于有监督学习问题。在此类问题中，我们使用多特征的训练数据集 \(x_i\) 去预测一个目标变量 \(y_i\) 。在专门学习树模型前，我们先回顾一下 ...
梯度提升树 Gradient Boosting Decision Tree
Adaboost + CART 用 CART 决策树来作为 Adaboost 的基础学习器 但是问题在于，需要把决策树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 ...
梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree)，用于分类或回归。
今天学习了梯度提升决策树（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，除了决策树，还可以使用其它模型作为基学习器。梯度提升 ...
Boosted Trees 介绍
原文地址： http://xgboost.apachecn.org/cn/latest/model.html#xgboost Boosted Trees 介绍 XGBoost 是 “Extreme Gradient Boosting” 的缩写，其中 “Gradient Boosting ...
梯度提升机（Gradient Boosting Machine）之 LightGBM
随着大数据时代的到来，GBDT正面临着新的挑战，特别是在精度和效率之间的权衡方面。传统的GBDT实现需要对每个特征扫描所有数据实例，以估计所有可能的分割点的信息增益。因此，它们的计算复杂度将与特征数和 ...
scikit-learn的梯度提升算法（Gradient Boosting）使用
前言：本文的目的是记录sklearn包中GBRT的使用，主要是官网各参数的意义；对于理论部分和实际的使用希望在只是给出出处，希望之后有时间能补充完整 摘要： 1.示例 2.模型主要参数 ...