梯度提升樹 Gradient Boosting Decision Tree
Adaboost + CART 用 CART 決策樹來作為 Adaboost 的基礎學習器 但是問題在於，需要把決策樹改成能接收帶權樣本輸入的版本。（need: weighted DTree(D, u(t)) ） 這樣可能有點麻煩，有沒有簡單點的辦法？盡量不碰基礎學習器內部，想辦法 ...
原文：梯度提升決策樹(Gradient Boosting Decision Tree)，用於分類或回歸。
今天學習了梯度提升決策樹 Gradient Boosting Decision Tree, GBDT ，准備寫點東西作為記錄。后續，我會用python 實現GBDT， 發布到我的Github上，敬請Star。 梯度提升算法是一種通用的學習算法，除了決策樹，還可以使用其它模型作為基學習器。梯度提升算法的思想是通過調整模型，讓損失函數的值不斷減小， 然后將各個模型加起來作為最終的預測模型。而梯度提升決 ...
2018-11-15 21:25 0 2151 推薦指數：
相關推薦
【分類算法】決策樹（Decision Tree）
（注：本篇博文是對《統計學習方法》中決策樹一章的歸納總結，下列的一些文字和圖例均引自此書~） 決策樹（decision tree）屬於分類/回歸方法。其具有可讀性、可解釋性、分類速度快等優點。決策樹學習包含3個步驟：特征選擇、決策樹生成、決策樹修剪（剪枝）。 0 - 決策樹問題 0.0 ...
分類算法之決策樹(Decision tree)
3.1、摘要 在前面兩篇文章中，分別介紹和討論了朴素貝葉斯分類與貝葉斯網絡兩種分類算法。這兩種算法都以貝葉斯定理為基礎，可以對分類及決策問題進行概率推斷。在這一篇文章中，將討論另一種被廣泛使用的分類算法——決策樹（decision tree）。相比貝葉斯算法，決策樹 ...
用於分類的決策樹(Decision Tree)-ID3 C4.5
決策樹（Decision Tree）是一種基本的分類與回歸方法（ID3、C4.5和基於 Gini 的 CART 可用於分類，CART還可用於回歸）。決策樹在分類過程中,表示的是基於特征對實例進行划分，將其歸到不同的類別。決策樹的主要優點是模型可讀、易於理解、分類速度快、建模與預測速度快。本文主要 ...
決策樹（decision tree）
◆版權聲明：本文出自胖喵~的博客，轉載必須注明出處。 轉載請注明出處：https://www.cnblogs.com/by-dream/p/10088976.html 前言 之前在測試建模分析中講過決策樹的概念，這里要說的機器學習的決策樹在構建上和最終目的與之前的決策樹是有一些 ...
CART分類與回歸樹與GBDT(Gradient Boost Decision Tree)
一、CART分類與回歸樹 資料轉載： http://dataunion.org/5771.html Classification And Regression Tree(CART)是決策樹的一種，並且是非常重要的決策樹，屬於 ...
決策樹（decision tree）
決策樹 ID3，C4.5，CART，決策樹的生成，剪枝。 一、概述 決策樹（decision tree）是一種基本的分類與回歸方法（這里是分類的決策樹）。決策樹模型呈樹形結構，在分類問題中，表示基於特征對實例進行分類的過程。它可以認為是if-then規則的集合，也可以認為是 ...
決策樹（Decision Tree）
0 通俗的理解 對於一個根據特征向量來對樣本進行分類的問題，首先挑出一個最有價值的特征，對該特征進行提問，如樣本顏色是什么；然后根據得到的不同回答，如紅色、藍色等，將數據集划分成子集，對每個子集重復上述操作，也就是說總是在剩下的特征集合里面找一個對最終分類任務最有用的特征 ...