原文:GBDT回归树过程详解

GBDT回归树过程详解 转载 简单点 最后发布于 : : 阅读数 收藏 展开 综述 GBDT Gradient Boosting Decision Tree 又叫 MART Multiple Additive Regression Tree ,是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力较强的算法。 GBDT中的树是 ...

2020-04-06 09:18 0 1244 推荐指数:

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GBDT(MART) 迭代决策详解

在网上看到一篇对从代码层面理解gbdt比较好的文章,转载记录一下: GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策算法,该算 ...

Fri Jun 09 19:05:00 CST 2017 0 2443
cart回归算法过程

回归:使用平方误差最小准则 训练集为:D={(x1,y1), (x2,y2), …, (xn,yn)}。 输出Y为连续变量,将输入划分为M个区域,分别为R1,R2,…,RM,每个区域的输出值分别为:c1,c2,…,cm则回归模型可表示为: 则平方误差为: 假如使用特征j的取值s ...

Mon Jul 17 03:12:00 CST 2017 1 6957
GBDT回归算法

文章转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/81016622 1. GBDT简介 Boosting、Bagging和Stacking是集成学习(Ensemble Learning)的三种主要方法。Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法,不同于 ...

Fri Feb 11 03:28:00 CST 2022 0 672
GBDT详解

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策算法,该算法由多棵决策组成,所有的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力 ...

Wed Dec 30 00:19:00 CST 2015 6 60256
gbdt调参过程

二分类GBDT调参过程: Aarshay Jain对Gradient Tree Boosting总结了一套调参方法,如何衡量参数对整体模型性能的影响力呢?基于经验,Aarshay提出他的见解:“最大叶节点数”(max_leaf_nodes)和“最大树深度”(max_depth)对整体模型性能 ...

Wed Dec 20 02:11:00 CST 2017 0 2377
 
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