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平均值,分支时,选择每个属性的每个阈值的最好分割点,衡量的标准是最小化均方差. 训练:对训练样本的第i(1<=i<=n)个属性,穷举每个分割点,找到均方差最小的分割点进行分割,该节点的值设为落到该节点的训练样本的平均值,直到不可分或者到一定高度或者属性使用完或者均方差不下降. 测试:对测试样本按照…

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-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布,学习思想包括ID3,C4.5,CART(摘自<统计学习方法>). 1.2 Bagging :基于数据随机重抽样的集成方法(Ensemble methods),也称为自举汇聚法(boostrap aggregating),整个数据集是…

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-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布,学习思想包括ID3,C4.5,CART(摘自<统计学习方法>). 1.2 Bagging :基于数据随机重抽样的集成方法(Ensemble methods),也称为自举汇聚法(boostrap aggregating),整个数据集是…

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梯度.Boosting集成算法和 Decision Tree决策树. 该算法是GREEDY FUNCTION APPROXIMATION A GRADIENT BOOSTING MACHINE一文提出来的,它是一种基于 Gradient 的 Boosting Ensemble 模型.该算法底层基于 C…

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值,然后一轮一轮的迭代: GBDT也是迭代,但是GBDT要求弱学习器必须是CART模型, 而且GBDT在模型训练的时候,是要求模型预测的样本损失尽可能的小.   GBDT由三部分构成: DT(Regression Decistion Tree).GB(Gradient Boosting)和Shrin…

一.CART分类与回归树 资料转载: http://dataunion.org/5771.html        Classification And Regression Tree(CART)是决策树的一种,并且是非常重要的决策树,属于Top Ten Machine Learning Algorithm.顾名思义,CART算法既可以用于创建分类树(Classification Tree),也可以用于创建回归树(Regression Tree).模型树(Model Tree),两者在建树的过程稍…

在梯度提升树(GBDT)原理小结中,我们对GBDT的原理做了总结,本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结,主要会关注调参中的一些要点. 1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类.两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同.这些参数中,类似于Adabo…

在集成学习之Adaboost算法原理小结中,我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结,本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结.GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradient Boosting Regression Tree), MART(Multipl…

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GBDT和Adaboost实际上是boosting的思路.而bagging和boosting有什么区别呢?怎样从bagging转到boosting呢? Bagging的假设函数: 如果是二分类问题:,其中T是分类器的总数,g(x)是其中的小分类器的取值(+1或-1),最后根据各个分类器的值求加和,根据和的符号得到…

谈完数据结构中的树(详情见参照之前博文<数据结构中各种树>),我们来谈一谈机器学习算法中的各种树形算法,包括ID3.C4.5.CART以及基于集成思想的树模型Random Forest和GBDT.本文对各类树形算法的基本思想进行了简单的介绍,重点谈一谈被称为是算法中的“战斗机”,机器学习中的“屠龙刀”的GBDT算法. 1. 决策树的模型 决策树是一种基本的分类与回归方法,它可以被认为是一种if-then规则的集合.决策树由节点和有向边组成,内部节点代表了特征属性,外部节点(叶子节点)代表了类别…