參數 分類任務, GBDT (梯度提升決策樹) 殘差值 = 真實值-預測值 將殘 ...
GBDT又叫梯度提升決策樹,它也屬於Boosting框架。GBDT核心原理如下: 如圖所示,用GBDT預測年齡,第一輪,預測到年齡為 ,它和真實值之間的殘差為 ,第二輪,GBDT開始預測上一輪的殘差 ,預測結果為 ,這一輪的殘差為 ,第三輪,以年齡 為預測目標,預測來的值為 ,和真實值之間相差 ,最后以殘差 為預測目標,預測結果為 ,此時殘差為 ,預測結束,最后把之前模型預測的結果全部相加,就得 ...
2019-01-11 14:58 0 1511 推薦指數:
參數 分類任務, GBDT (梯度提升決策樹) 殘差值 = 真實值-預測值 將殘 ...
十大經典預測算法(一)----線性回歸 十大經典預測算法(二)----邏輯回歸 十大經典預測算法(四)----支持向量機(SVM算法) 十大經典預測算法(六)---集成學習(模型融合算法) 十大經典預測算法(七)---隨機森林 十大經典預測算法(八)---ADBOOST 十大經典預測算法 ...
算法概述 隨機森林,顧名思義就是由很多決策樹融合在一起的算法,它屬於Bagging框架的一種算法。 隨機森林的“森林”,它的弱模型是由決策樹算法訓練的(CART算法),CART算法即能做回歸也能做分類,“隨機”是指構造的模型有一定的隨機性。 每一顆決策樹模型的訓練 ...
一、基本原理 AdaBoost是adaptive boosing的縮寫,它是一種基於Boosting框架的算法。下圖為該算法的迭代過程。 AdaBoost從原始數據集D1開始學習第個模型,經過三輪的迭代,得到三個弱分類器,每一輪的迭代都要評估下模型的分類誤差,在一輪時把分錯的樣本進行 ...
一、邏輯回歸概念 線性回歸可以擬合X與Y之間的關系,但回歸模型中Y值是連續的,如果換成一個二分類標簽,Y只能取兩個值0、1,這時候就不能用線性回歸了,這樣就有了邏輯回歸。 針對Y的值域在區 ...
回歸問題就是擬合輸入變量x與數值型的目標變量y之間的關系,而線性回歸就是假定了x和y之間的線性關系,公式如下: 如下圖所示,我們可以通過繪制繪制(x,y)的散點圖的方式來 ...
一、概念:SVM思想和線性回歸很相似,兩個都是尋找一條最佳直線。 不同點:最佳直線的定義方法不一樣,線性回歸要求的是直線到各個點的距離最近,SVM要求的是直線離兩邊的點距離盡量大。 SV ...
模型融合算法概念 它不是具體的指某一個算法,而是一種把多個弱模型融合合並在一起變成一個強模型的思想 用模型融合算法的原因 1、單個模型容易過擬合,多個模型融合可以提高范化能力 2、單個模型預測能力不高,多個模型往往能提高預測能力 3、對於數據集過大或過小,可以分別進行划分 ...