学习内容: CART树 算法原理 损失函数 分裂结点算法 正则化 对缺失值处理 优缺点 应用场景 sklearn参数 转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/58221959 CART树 算法分类与回归树的英文是Classfication And Regression Tree,缩写为CART.CART算法采用二分递归分割的技术将当前样本集分为两个子样本集,使得生成的每个非叶子节点都有两个分支.非叶子节点的特征取值为True和False,左分支取值为True,右分支取值为…

标签: xgboost 作者:炼己者 ------ 欢迎大家访问我的简书以及我的博客 本博客所有内容以学习.研究和分享为主,如需转载,请联系本人,标明作者和出处,并且是非商业用途,谢谢! ------ 大家如果感觉格式看着别扭的话,也可以去我的简书里看,这里面markdown的编辑效果不错 1.摘要 xgboost 是个很棒的算法,基本上遇到分类问题,都会先拿xgboost跑一跑,因为它的效果是很好的.此算法源自陈天奇大佬,它的原理我就不多说了,可以去看大神的论文. 本文主要介绍xgboost算…

在两年半之前作过梯度提升树(GBDT)原理小结,但是对GBDT的算法库XGBoost没有单独拿出来分析.虽然XGBoost是GBDT的一种高效实现,但是里面也加入了很多独有的思路和方法,值得单独讲一讲.因此讨论的时候,我会重点分析和GBDT不同的地方. 本文主要参考了XGBoost的论文和陈天奇的PPT. 1. 从GBDT到XGBoost 作为GBDT的高效实现,XGBoost是一个上限特别高的算法,因此在算法竞赛中比较受欢迎.简单来说,对比原算法GBDT,XGBoost主要从下面三个方面做了优…

xgboost有一篇博客写的很清楚,但是现在网址已经失效了,之前转载过,可以搜索XGBoost 与 Boosted Tree. 现在参照这篇,自己对它进行一个总结. xgboost是GBDT的后继算法,也是采用boost算法的cart 树集合. 一.基学习器:分类和回归树(CART) cart树既可以 进行分类,也可以进行回归,但是两种情况下,采用的切分变量选择方式不同. CART在进行回归的时候,选择最优切分变量和切分点采用的是如下的标准 其中,c1 和c2满足下式,即为该段变量取值的均值 C…

学习背景 最近想要学习和实现一下XGBoost算法,原因是最近对项目有些想法,准备做个回归预测.作为当下比较火的回归预测算法,准备直接套用试试效果. 一.基础知识 (1)泰勒公式 泰勒公式是一个用函数在某点的信息描述其附近取值的公式.具有局部有效性. 基本形式如下: 由以上的基本形式可知泰勒公式的迭代形式为: 以上这个迭代形式是针对二阶泰勒展开,你也可以进行更多阶的泰勒展开. (2)梯度下降法 在机器学习算法中,我们的目标是最小化损失函数L(theta), 结合泰勒展开公式,我们可以得到如下的公…

一: 提升方法概述 提升方法是一种常用的统计学习方法,其实就是将多个弱学习器提升(boost)为一个强学习器的算法.其工作机制是通过一个弱学习算法,从初始训练集中训练出一个弱学习器,再根据弱学习器的表现对训练样本分布进行调整,使得先前弱学习器做错的训练样本在后续受到更多的关注,然后基于调整后的样本分布来训练下一个弱学习器.如此反复学习 ,得到一系列的弱学习器,然后 组合这些弱学习器,构成一个强学习器.提升方法生成的弱学习器之间存在强依赖关系,必须串行生成一系列的弱学习器.目前提升方法主要有 Ad…

前言 1,Xgboost简介 Xgboost是Boosting算法的其中一种,Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起,形成一个强分类器.因为Xgboost是一种提升树模型,所以它是将许多树模型集成在一起,形成一个很强的分类器.而所用到的树模型则是CART回归树模型. Xgboost是在GBDT的基础上进行改进,使之更强大,适用于更大范围. Xgboost一般和sklearn一起使用,但是由于sklearn中没有集成Xgboost,所以才需要单独下载安装. 2,Xgboost的优点…

xgboost算法最近真是越来越火,趁着这个浪头,我们在最近一次的精准营销活动中,也使用了xgboost算法对某产品签约行为进行预测和营销,取得了不错的效果.说到xgboost,不得不说它的两大优势,一是准确率高,这次营销模型的AUC达到了94%:二是训练速度快,在几十万样本集,几十个特征的情况下,1分钟就可以训练完毕.到底是什么原因使得这门武功又快又准?下面就来简单分析一下. Xgboost的全称是Extreme Gradient Boosting,它是由华盛顿大学的陈天奇于2014年所创,由…

[ML学习笔记] XGBoost算法 回归树 决策树可用于分类和回归,分类的结果是离散值(类别),回归的结果是连续值(数值),但本质都是特征(feature)到结果/标签(label)之间的映射. 这时候就没法用信息增益.信息增益率.基尼系数来判定树的节点分裂了,那么回归树采用新的方式是预测误差,常用的有均方误差.对数误差等(损失函数).而且节点不再是类别,而是数值(预测值),划分到叶子后的节点预测值有不同的计算方法,有的是节点内样本均值,有的是最优化算出来的比如Xgboost. XGBoost…

GBDT算法梳理 学习内容: 1.前向分布算法 2.负梯度拟合 3.损失函数 4.回归 5.二分类,多分类 6.正则化 7.优缺点 8.sklearn参数 9.应用场景 1.前向分布算法 在学习模型时,每一步只学习一个基函数及其系数,逐步逼近优化函数式,从而简化优化的复杂度. 2.负梯度拟合 针对这个问题,大牛Freidman提出了用损失函数的负梯度来拟合本轮损失的近似值,进而拟合一个CART回归树.第t轮的第i个样本的损失函数的负梯度表示为 $r_{ti} = -\bigg[\frac{\pa…