原文:集成方法中的梯度提升回歸樹(梯度提升機)模型

集成方法中的梯度提升回歸樹 梯度提升機 模型 一 總結 一句話總結: 合並多個決策樹:梯度提升回歸樹是另一種集成方法,通過合並多個決策樹來構建一個更為強大的模型。 回歸和分類:雖然名字中含有 回歸 ,但這個模型既可以用於回歸也可以用於分類。 每顆樹都試圖糾正前一棵樹的錯誤:與隨機森林方法不同,梯度提升采用連續的方式構造樹,每顆樹都試圖糾正前一棵樹的錯誤。默認情況下,梯度提升采用連續的方式構造樹,每 ...

2020-10-03 14:16 0 440 推薦指數:

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集成學習之梯度提升(GBDT)算法

梯度提升(GBDT)的全稱是Gradient Boosting Decision Tree。GBDT還有很多的簡稱,例如GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ),GBRT(Gradient Boosting ...

Mon Apr 13 07:50:00 CST 2020 0 693
統計學習方法--提升模型(Boosting Tree)與梯度提升(GBDT)

1、主要內容   介紹提升模型以及梯度提升的算法流程 2、Boosting Tree   提升模型采用加法模型(基函數的線性組合)與前向分步算法,同時基函數采用決策算法,對待分類問題采用二叉分類,對於回歸問題采用二叉回歸提升模型可以看作是決策的加法模型 ...

Thu Mar 16 07:03:00 CST 2017 3 17484
集成方法:漸進梯度回歸GBRT(迭代決策

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/60776803 單決策C4.5由於功能太簡單。而且非常easy出現過擬合的現象。於是引申出了很多變種決策。就是將單決策進行模型組合,形成多決策,比較典型的就是迭代決策GBRT和隨機森林 ...

Thu Aug 03 03:06:00 CST 2017 0 2939
傳統機器學習算法復習:邏輯回歸、因子分解梯度提升

邏輯回歸(Logistic Regression, LR) 邏輯回歸是一種廣義線性模型,通過對數概率函數,將線性函數的結果進行映射,從而將目標函數的取值空間從\((- \infty ,+\infty )\)映射到了\((0,1)\),從而可以處理分類問題。注意:邏輯回歸是一種分類算法 ...

Tue Feb 19 19:44:00 CST 2019 0 1111
GBDT(梯度提升) 原理小結

    在之前博客,我們對Boosting家族的Adaboost算法做了總結,本文就對Boosting家族另一個重要的算法梯度提升(Gradient Boosting Decison Tree, 以下簡稱GBDT)做一個總結。GBDT有很多簡稱,有GBT(Gradient Boosting ...

Thu Sep 21 03:28:00 CST 2017 0 9230
 
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