原文:GBDT回歸樹過程詳解

GBDT回歸樹過程詳解 轉載 簡單點 最后發布於 : : 閱讀數 收藏 展開 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,該算法由多棵決策樹組成,所有樹的結論累加起來做最終答案。它在被提出之初就和SVM一起被認為是泛化能力較強的算法。 GBDT中的樹是 ...

2020-04-06 09:18 0 1244 推薦指數:

查看詳情

GBDT(MART) 迭代決策詳解

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),是一種迭代的決策算法,該算 ...

Fri Jun 09 19:05:00 CST 2017 0 2443
cart回歸算法過程

回歸:使用平方誤差最小准則 訓練集為:D={(x1,y1), (x2,y2), …, (xn,yn)}。 輸出Y為連續變量,將輸入划分為M個區域,分別為R1,R2,…,RM,每個區域的輸出值分別為:c1,c2,…,cm則回歸模型可表示為: 則平方誤差為: 假如使用特征j的取值s ...

Mon Jul 17 03:12:00 CST 2017 1 6957
GBDT回歸算法

文章轉載自https://zhuanlan.zhihu.com/p/81016622 1. GBDT簡介 Boosting、Bagging和Stacking是集成學習(Ensemble Learning)的三種主要方法。Boosting是一族可將弱學習器提升為強學習器的算法,不同於 ...

Fri Feb 11 03:28:00 CST 2022 0 672
GBDT詳解

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一種迭代的決策算法,該算法由多棵決策組成,所有的結論累加起來做最終答案。它在被提出之初就和SVM一起被認為是泛化能力 ...

Wed Dec 30 00:19:00 CST 2015 6 60256
gbdt調參過程

二分類GBDT調參過程: Aarshay Jain對Gradient Tree Boosting總結了一套調參方法,如何衡量參數對整體模型性能的影響力呢?基於經驗,Aarshay提出他的見解:“最大葉節點數”(max_leaf_nodes)和“最大樹深度”(max_depth)對整體模型性能 ...

Wed Dec 20 02:11:00 CST 2017 0 2377
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM