一.概念 XGBoost全名叫(eXtreme Gradient Boosting)极端梯度提升,经常被用在一些比赛中,其效果显著.它是大规模并行boosted tree的工具,它是目前最快最好的开源boosted tree工具包.XGBoost 所应用的算法就是 GBDT(gradient boosting decision tree)的改进,既可以用于分类也可以用于回归问题中. 1.回归树与决策树  事实上,分类与回归是一个型号的东西,只不过分类的结果是离散值,回归是连续的,本质是一样的,都…

最近在系统研究集成学习,到Adaboost算法这块,一直不能理解,直到看到一篇博文,才有种豁然开朗的感觉,真的讲得特别好,原文地址是(http://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/70995333),在此摘录,方便查找与复习. 一.AdaBoost简介 Boosting, 也称为增强学习或提升法,是一种重要的集成学习技术, 能够将预测精度仅比随机猜度略高的弱学习器增强为预测精度高的强学习器,这在直接构造强学习器非常困难的情况下,为学习算法的设计提…

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(Multiple Additive Regression Tree),其实都是指的同一种算法,本文统一简称GBDT.…

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…

知识点 """ xgboost:是一种提升算法,串行的决策树 过程: 第一棵树:目标值:1000 ,预测值:950 第二颗树:目标值:1000-950=50(残差作为输入) 预测值:30 第三颗树:目标值:50-30=20(残差作为输入) 预测值:18 最终的目标值:三棵树的预测值相加,即950+30+18 xgboost算法开发过程: 1.数据预处理和数据清洗 2.数据归一化或标准化 3.构建xgboost所需的矩阵,dtrain = xgb.DMatrix(train_x…

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…

http://blog.itpub.net/31542119/viewspace-2199549/ 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.讲解其原理前,先讲解一下CART回归树. 一.CART回归树 CART回归树是假设树为二叉树,通过不断将特征进行分裂.比如当前树结点是基于第j个特征值进…

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…

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式: 为什么这里的, 我觉得是因为这样它和前面的相乘之后,只要a取正值,那么他的变化值就一定是一个负数,换句话,这样就能够确保他的损失一定是减少的.…