《機器學習Python實現_10_11_集成學習_xgboost_回歸的簡單實現》
一.損失函數 這一節對xgboost回歸做介紹，xgboost共實現了5種類型的回歸，分別是squarederror、logistic、poisson、gamma、tweedie回歸，下面主要對前兩種進行推導實現，剩余三種放到下一節 squarederror 即損失函數為平方誤差的回歸模型 ...
原文：《機器學習Python實現_10_12_集成學習_xgboost_回歸的更多實現：泊松回歸、gamma回歸、tweedie回歸》
一.原理介紹 這一節將樹模型的預測與概率分布相結合，我們假設樹模型的輸出服從某一分布，而我們的目標是使得該輸出的概率盡可能的高，如下圖所示 而概率值最高的點通常由分布中的某一個參數 通常是均值 反映，所以我們將樹模型的輸出打造為分布中的該參數項，然后讓樹模型的輸出去逼近極大似然估計的結果即可，即： hat y rightarrow mu ML 下面分別介紹possion回歸，gamma回歸，twe ...
2021-07-04 19:47 0 269 推薦指數：
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摘要：本文分別介紹了線性回歸、局部加權回歸和嶺回歸，並使用python進行了簡單實現。 在這之前，已經學習過了Logistic回歸，今天繼續看回歸。首先說一下回歸的由來：回歸是由達爾文的表兄弟Francis Galton發明的。Galton於1877年完成了第一次回歸預測，目的 ...