梯度提升樹（GBT）是決策樹的集合。 GBT迭代地訓練決策樹以便使損失函數最小化。 spark.ml實現支持GBT用於二進制分類和回歸，可以使用連續和分類特征。 GBDT的優點 　　GBDT和隨機森林一樣，都具備決策樹的一些優點： 　　(1)可以處理類別特征和連續特征 ...

　　梯度提升樹（GBT）是決策樹的集合。 GBT迭代地訓練決策樹以便使損失函數最小化。 spark.ml實現支持GBT用於二進制分類和回歸，可以使用連續和分類特征。 導入包 import org.apache.spark.sql.SparkSession import ...

目錄 　　決策樹原理 　　決策樹代碼(Spark Python) 決策樹原理 　　詳見博文：http://www.cnblogs.com/itmorn/p/7918797.html 返回 ...

目錄 　　隨機森林原理 　　隨機森林代碼(Spark Python) 隨機森林原理 　　參考：http://www.cnblogs.com/itmorn/p/8269334.html 返回 ...

目錄 　　線性回歸原理 　　線性回歸代碼(Spark Python) 線性回歸原理 　　詳見博文：http://www.cnblogs.com/itmorn/p/7873083.html 返回 ...

目錄 　　保序回歸原理 　　保序回歸代碼(Spark Python) 保序回歸原理 　　待續... 返回目錄 保序回歸代碼(Spark Python) 　　 　　代碼里 ...

目錄 　　支持向量機原理 　　支持向量機代碼(Spark Python) 支持向量機原理 　　詳見博文：http://www.cnblogs.com/itmorn/p/8011587.html 返回 ...

目錄 　　什么是決策樹(Decision Tree) 　　特征選擇 　　使用ID3算法生成決策樹 　　使用C4.5算法生成決策樹 　　使用CART算法生成決策樹 　　預剪枝和后剪枝 　　應用：遇到連續與缺失值怎么辦？ 　　多變量決策樹 　　Python代碼(sklearn庫 ...