GBDT回归的原理及Python实现

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GBDT回归的原理及Python实现

一.原理篇 1.1 温故知新回归树是GBDT的基础,之前的一篇文章曾经讲过回归树的原理和实现.链接如下: 回归树的原理及Python实现 1.2 预测年龄仍然以预测同事年龄来举例,从<回归树>那篇文章中我们可以知道,如果需要通过一个常量来预测同事的年龄,平均值是最佳选择之一. 1.3 年龄的残差我们不妨假设同事的年龄分别为5岁.6岁.7岁,那么同事的平均年龄就是6岁.所以我们用6岁这个常量来预测同事的年龄,即[6, 6, 6].每个同事年龄的残差 = 年龄 - 预测值 = [5, 6, 7]…

对数几率回归（逻辑回归）原理与Python实现

目录一.对数几率和对数几率回归二.Sigmoid函数三.极大似然法四.梯度下降法四.Python实现一.对数几率和对数几率回归在对数几率回归中,我们将样本的模型输出\(y^*\)定义为样本为正例的概率,将\(\frac{y^*}{1-y^*}\)定义为几率(odds),几率表示的是样本作为正例的相对可能性.将几率取对便可以得到对数几率(log odds,logit). \[logit=\log\frac{y^*}{1-y^*} \] 而对数几率回归(Logistic Reg…

GBDT原理及利用GBDT构造新的特征-Python实现

1. 背景 1.1 Gradient Boosting Gradient Boosting是一种Boosting的方法,它主要的思想是,每一次建立模型是在之前建立模型损失函数的梯度下降方向.损失函数是评价模型性能(一般为拟合程度+正则项),认为损失函数越小,性能越好.而让损失函数持续下降,就能使得模型不断改性提升性能,其最好的方法就是使损失函数沿着梯度方向下降(讲道理梯度方向上下降最快). Gradient Boost是一个框架,里面可以套入很多不同的算法. 1.2 Gradient Boost…

梯度迭代树（GBDT）算法原理及Spark MLlib调用实例（Scala/Java/python）

梯度迭代树(GBDT)算法原理及Spark MLlib调用实例(Scala/Java/python) http://blog.csdn.net/liulingyuan6/article/details/53426350 梯度迭代树算法简介: 梯度提升树是一种决策树的集成算法.它通过反复迭代训练决策树来最小化损失函数.决策树类似,梯度提升树具有可处理类别特征.易扩展到多分类问题.不需特征缩放等性质.Spark.ml通过使用现有decision tree工具来实现. 梯度提升树依次迭代训练一系列的…

GBDT 算法：原理篇

本文由云+社区发表 GBDT 是常用的机器学习算法之一,因其出色的特征自动组合能力和高效的运算大受欢迎. 这里简单介绍一下 GBDT 算法的原理,后续再写一个实战篇. 1.决策树的分类决策树分为两大类,分类树和回归树. 分类树用于分类标签值,如晴天/阴天/雾/雨.用户性别.网页是否是垃圾页面: 回归树用于预测实数值,如明天的温度.用户的年龄.网页的相关程度: 两者的区别: 分类树的结果不能进行加减运算,晴天晴天没有实际意义: 回归树的结果是预测一个数值,可以进行加减运算,例如 20 岁 3…

机器学习系列------1. GBDT算法的原理

GBDT算法是一种监督学习算法.监督学习算法需要解决如下两个问题: 1.损失函数尽可能的小,这样使得目标函数能够尽可能的符合样本 2.正则化函数对训练结果进行惩罚,避免过拟合,这样在预测的时候才能够准确. GBDT算法需要最终学习到损失函数尽可能小并且有效的防止过拟合. 以样本随时间变化对某件事情发生的变化为例,如下几副图形象的说明了机器学习的作用. 假设随着时间的变化对K话题存在如下样本: 如果没有有效的正则化,则学习结果会如下图所示: 这种情况下,学习结果跟样本非常符合,损失函数也非常小,但…