GBDT原理实例演示 1

考虑一个简单的例子来演示GBDT算法原理

下面是一个二分类问题，1表示可以考虑的相亲对象，0表示不考虑的相亲对象

特征维度有3个维度，分别对象
身高，金钱，颜值

 
 

cat dating.txt

#id,label,hight,money,face

_0,1,20,80,100

_1,1,60,90,25

_2,1,3,95,95

_3,1,66,95,60

_4,0,30,95,25

_5,0,20,12,55

_6,0,15,14,99

_7,0,10,99,2

 
 

这个例子仅仅为了试验，数据量很小没有更多统计意义。

 
 

0,1,2,3对应可以考虑的相亲对象

4,5,6,7 对应不考虑的相亲对象

 
 

先看一下gbdt训练的结果

mlt dating.txt -cl gbdt -ntree 2 -nl 3 -lr 0.1 -mil 1 -c train -vl 1 -mjson=1

设置2棵树，叶子节点最多3个
也就是最多2次分裂，learning rate设置为0.1，
叶子节点中的最少样本数设置为1（仅供试验，一般不会设置为1，避免过拟合)

为了打印二叉树设置输出json格式的模型

 
 

Per feature gain:

0:face 1

1:hight 0.730992

2:money 0.706716

Sigmoid/PlattCalibrator calibrating [ 8 ] (0.00011 s)100% |******************************************|

I0324 16:57:53.240083 17630 time_util.h:113] Train! finished using: [1.486 ms] (0.001486 s)

I0324 16:57:53.240094 17630 time_util.h:102] Test itself! started

 
 

TEST POSITIVE RATIO:        0.5000 (4/(4+4))

 
 

Confusion table:

||===============================||

|| PREDICTED ||

TRUTH || positive | negative || RECALL

||===============================||

positive|| 4 | 0 || 1.0000 (4/4)

negative|| 0 | 4 || 1.0000 (4/4)

||===============================||

PRECISION 1.0000 (4/4) 1.0000(4/4)

LOG LOSS/instance:                0.2981

TEST-SET ENTROPY (prior LL/in):        1.0000

LOG-LOSS REDUCTION (RIG):        70.1854%

 
 

OVERALL 0/1 ACCURACY:        1.0000 (8/8)

POS.PRECISION:                1.0000

PPOS.RECALL:                1.0000

NEG.PRECISION:                1.0000

NEG.RECALL:                1.0000

F1.SCORE:                 1.0000

AUC: [1.0000]

 
 

对应这个例子，训练结果是perfect的，全部正确，
特征权重可以看出，对应这个例子训练结果颜值的重要度最大，看一下训练得到的树。

print-gbdt-tree.py --tree -1

Tree 0:

Tree 1: