CART:分类回归树

分类树和回归树的区别：分裂节点时使用的节点非纯度量（最小化准则、特征选择）不一样，修剪树的准则不一样

回归树：

　　节点非纯度量：平方误差和

　　区域估计值：均值（在给定的划分下，均值带来的平方误差和最小）

分类树：

　　节点非纯度量：误分类误差、Gini指数、熵

区域估计值：多数类

GBRT/GBDT：第m次训练使用的数据集为（xi,rmi）,i=1...N，其中rmi表示前m-1棵树组成的模型fm-1在样本（xi，yi)上损失函数的负梯度（延f(x)方向）

CART-GBRT-GBDT的更多相关文章

  1. 【CART与GBDT】

    一.CART(分类回归树)    1.思想:     一种采用基尼信息增益作为划分属性的二叉决策树.基尼指数越小,表示纯度越高.  2.回归: 每个节点都有一个预测值,预测值等于属于该节点的所有样例的 ...

  2. GBRT(GBDT)(MART)(Tree Net)(Tree link)

    源于博客 GBRT(梯度提升回归树)有好多名字,标题全是它的别名. 它是一种迭代的回归树算法,由多棵回归树组成,所有树的结论累加起来得到最终结果.在被提出之初与SVM一起被认为是泛化能力较强的算法. ...

  3. 决策树和基于决策树的集成方法（DT,RF,GBDT,XGBT）复习总结

    摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 内容: 1.算法概述 1.1 决策树(DT)是一种基本的分类和回归方法.在分类问题中它可以认为是if-the ...

  4. 决策树和基于决策树的集成方法（DT,RF,GBDT,XGB）复习总结

    摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 内容: 1.算法概述 1.1 决策树(DT)是一种基本的分类和回归方法.在分类问题中它可以认为是if-the ...

  5. 集成方法：渐进梯度回归树GBRT（迭代决策树）

    http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/60776803 单决策树C4.5由于功能太简单.而且非常easy出现过拟合的现象.于是引申出了很多变种决 ...

  6. GBDT学习笔记

    GBDT(Gradient Boosting Decision Tree,Friedman,1999)算法自提出以来,在各个领域广泛使用.从名字里可以看到,该算法主要涉及了三类知识,Gradient梯 ...

  7. GBDT笔记

    GBDT笔记 GBDT是Boosting算法的一种,谈起提升算法我们熟悉的是Adaboost,它和AdaBoost算法不同: 区别如下: AdaBoost算法是利用前一轮的弱学习器的误差来更新样本权重 ...

  8. 从boost到Adaboost再到GBRT-GBDT-MART

    本文是要配合<统计学习方法>才能看懂的,因为中间有些符号和定义是直接使用书本中的 先弄明白以下三个公式: 1)Boost(提升法)=加法模型(即基函数的线性组合)+前向分步算法+损失函数 ...

  9. Adaboost\GBDT\GBRT\组合算法

    Adaboost\GBDT\GBRT\组合算法(龙心尘老师上课笔记) 一.Bagging (并行bootstrap)& Boosting(串行) 随机森林实际上是bagging的思路,而GBD ...

随机推荐

  1. JS设计模式（4）迭代器模式

    什么是迭代器模式? 定义:提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素, 而又无须暴露该对象的内部表示. 主要解决:不同的方式来遍历整个整合对象. 何时使用:遍历一个聚合对象. 如何解决:把在元素之间游 ...

  2. BZOJ 4480 [JSOI2013] 快乐的jyy

    思路 两个字符串都插入回文自动机中(每次重置last) 最后统计两个right集合的大小就好了 代码 #include <cstdio> #include <algorithm> ...

  3. SAP SD-销售模式-寄售(客户寄售)

    SAP SD-销售模式-寄售(客户寄售) http://blog.sina.com.cn/s/blog_a440b7ee01014kgq.html  http://www.doc88.com/p-23 ...

  4. redis编译问题

    在编译redis时,出现以下问题 In file included from adlist.c:34:0: zmalloc.h:50:31: fatal error: jemalloc/jemallo ...

  5. 关于ios 11 的问题

    https://segmentfault.com/a/1190000011444121

  6. Python打包项目为EXE程序

    安装pyinstaller 如果使用了VirtualENV环境,则必须在要打包的项目环境中安装... 否则会找不到项目需求的包和模块 pip install -i https://pypi.douba ...

  7. 整合MyBatis（springboot）

    pom文件: <dependency> <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId> <artifactId>m ...

  8. ubuntu 关闭 笔记本键盘背景灯

    /etc/rc.local 加入 ' > /sys/class/leds/tpacpi::kbd_backlight/brightness

  9. php-parser在Aop编程中的使用

    在laravel下使用php-parser实现aop composer require nikic/php-parser Test.php <?php /** * Created by PhpS ...

  10. 浅谈awk命令

    简介 awk是一个强大的文本分析工具,相对于grep.sed命令,awk在其对数据分析并生成报告时,显得尤为强大.简单来说awk就是把文件逐行的读入,然后将每行切片,再对切开的部分进行处理. awk有 ...