原文:[Machine Learning & Algorithm] 決策樹與迭代決策樹(GBDT)

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:

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GBDT(MART) 迭代決策樹詳解

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),是一種迭代決策樹算法,該算 ...

Fri Jun 09 19:05:00 CST 2017 0 2443
Boosting決策樹GBDT

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 ...

Thu Jun 01 22:21:00 CST 2017 1 2280
GBDT:梯度提升決策樹

http://www.jianshu.com/p/005a4e6ac775 綜述   GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一種迭代決策樹算法,該算 ...

Mon Oct 02 05:16:00 CST 2017 0 1713
梯度提升決策樹(GBDT

1.提升   以決策樹為基函數的提升方法稱為提升決策樹可以分為分類和回歸。提升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 ...

Thu Nov 08 05:08:00 CST 2018 0 1838
淺談決策樹,RF和GBDT

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:   決策樹可分為分類和回歸.   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 ...

Tue Aug 23 06:18:00 CST 2016 0 1975
決策樹(一)決策樹分類

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 ...

Fri Feb 28 01:08:00 CST 2020 0 3651
決策樹(二)決策樹回歸

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: 下圖是這棵的結果: 這棵看起來與之前構造的分類類似。主要 ...

Mon Mar 02 20:09:00 CST 2020 0 1443
 
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