閱讀目錄 1. 決策樹的模型 2. 決策樹的基本知識 3. ID3、C4.5&CART 4. Random Forest 5. GBDT 6. 參考內容 談完數據結構中的樹(詳情見參照之前博文《數據結構中各種樹 ...
談完數據結構中的樹 詳情見參照之前博文 數據結構中各種樹 ,我們來談一談機器學習算法中的各種樹形算法,包括ID C . CART以及基於集成思想的樹模型Random Forest和GBDT。本文對各類樹形算法的基本思想進行了簡單的介紹,重點談一談被稱為是算法中的 戰斗機 ,機器學習中的 屠龍刀 的GBDT算法。 . 決策樹的模型 決策樹是一種基本的分類與回歸方法,它可以被認為是一種if then ...
2015-08-16 17:28 1 9610 推薦指數:
閱讀目錄 1. 決策樹的模型 2. 決策樹的基本知識 3. ID3、C4.5&CART 4. Random Forest 5. GBDT 6. 參考內容 談完數據結構中的樹(詳情見參照之前博文《數據結構中各種樹 ...
在網上看到一篇對從代碼層面理解gbdt比較好的文章,轉載記錄一下: GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一種迭代的決策樹算法,該算 ...
GBDT (Gradient Boosting Decision Tree)屬於集成學習中的Boosting流派,迭代地訓練基學習器 (base learner),當前基學習器依賴於上一輪基學習器的學習結果。 不同於AdaBoost自適應地調整樣本的權值分布,GBDT是通過不斷地擬合殘差 ...
http://www.jianshu.com/p/005a4e6ac775 綜述 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一種迭代的決策樹算法,該算 ...
1.提升樹 以決策樹為基函數的提升方法稱為提升樹。決策樹可以分為分類樹和回歸樹。提升樹模型可以表示為決策樹的加法模型。 針對不同的問題的提升術算法的主要區別就是損失函數的不同,對於回歸問題我們選用平方損失函數,對於分類問題,我們使用指數 ...
以下內容僅為自己梳理知識,是許多人博客看后和思考的結晶,無故意抄襲,也記不清都看了哪些大神的博客。。。大家看見切勿怪罪! 決策樹: 決策樹可分為分類樹和回歸樹. ID3,C45是經典的分類模型,可二分類,多分類。它是通過挑選對整體區分度較大的屬性,朝着混亂程度減小的方向,迭代 ...
決策樹 與SVM類似,決策樹在機器學習算法中是一個功能非常全面的算法,它可以執行分類與回歸任務,甚至是多輸出任務。決策樹的算法非常強大,即使是一些復雜的問題,也可以良好地擬合復雜數據集。決策樹同時也是隨機森林的基礎組件,隨機森林在當前是最強大的機器學習算法之一。 在這章我們會先討論如何使用 ...
回歸 決策樹也可以用於執行回歸任務。我們首先用sk-learn的DecisionTreeRegressor類構造一顆回歸決策樹,並在一個帶噪聲的二次方數據集上進行訓練,指定max_depth=2: 下圖是這棵樹的結果: 這棵樹看起來與之前構造的分類樹類似。主要 ...