3.GBDT使用的决策树都是CART回归树,为什么不用CART分类树呢? 4.为何gbdt可以用负梯度近似残差呢? 5.梯度提升和梯度下降的区别和联系是什么? 6.为什么GBDT需要归一化? 7.GBDT的优点和局限性有哪些? 8.RF(随机森林)与GBDT之间的区别与联系 9.GBDT是如何做分类和回归的 四、XGBoost 1.什么是XGBoost 2.如何...
第二,利用子数据集构建子决策树,将这个数据放到每个子决策树中,每个子决策树输出一个结果。最后,如果有了新的数据需啊哟通过随机森林得到分类结果,就可以通过子决策树的判断结果来投票,得到随机森林的输出结果。如下图,假设随机森林中有3棵子决策树,2棵子树的分类结果是A类,1棵子树的分类结果是B类,那么随机森林...
由于LightGBM是leaf-wise建树与XGBoost的depth-wise建树方法不同,num_leaves比depth有更大的作用。 min_data_in_leaf 这是处理过拟合问题中一个非常重要的参数. 它的值取决于训练数据的样本个树和 num_leaves参数. 将其设置的较大可以避免生成一个过深的树, 但有可能导致欠拟合. 实际应用中, 对于大数据集, 设...
高准确率：通过集成多个决策树，随机森林具有较高的预测准确率抗过拟合：通过引入随机性，随机森林能有效减少过拟合风险特征重要性评估：随机森林可以评估各个特征的重要性，帮助理解数据 缺点：计算复杂度高：由于需要训练多个决策树，随机森林的计算复杂度较高，训练时间较长内存占用大：随机森林需要存储多个决策树模型，...
6.4 决策树 ** 拓端 ,赞29 dtc.fit(X_tran,_raiproba(X_test)[:,1] # 预测1类的概率y_pred = dtc.predct(X_test # 模型对测试集的预测结果fpr_dtc,pr_dtc,thresod_dtc= metrcs.roc_curvey_test,yprob) # 获取真阳率、伪阳率、阈值 ...
- 随机森林 多棵决策树组成, 基于Bagging思想,有放回抽样。每轮结果之间相互独立,因此损失函数的方差不对太大。 max_leaf_nodes参数决定迭代次数,也就是树的深度,选取不当会导致模型过(欠)拟合,后果是虽然训练结果准确度很高,但 在实际部署时会发生意想不到的错误,这被称为数据泄露(data leakage)。二叉树并不...
随机森林就是一棵棵决策树的组合,也就是说随机森林=boosting+决策树,这样就好理解多了吧。再来说说GBDT,GBDT全称是Gradient Boosting Decision Tree,就是梯度提升决策树,与随机森林的思想很像,但是比随机森林稍稍的难一点,当然效果相对于前者而言,也会好许多。
Lijie Zhang逻辑思辨能力强,考虑问题全面,熟练掌握数据清洗和数据预处理、绘图和可视化展示,熟悉机器学习 sklearn, xgboost 等库进行数据挖掘和数据建模,掌握机器学习的线性回归、逻辑回归、主成分分析、聚类、决策树、随机森林、 xgboost、 svm、神经网络算法。
三、决策树、随机森林--GBDT、 XGBoost 1、决策树 Decision Tree a、一定的条件(x),为达到最后的目标,比如相亲推测,客服电话等。得出一个确定的结果(y)。 b、把数据集分成两组,不同数据点被完美区分(Pure)开,- 不是:重复楼上两步 -是的:即可。
第二,利用子数据集构建子决策树,将这个数据放到每个子决策树中,每个子决策树输出一个结果。最后,如果有了新的数据需要通过随机森林得到分类结果,就可以通过子决策树的判断结果来投票,得到随机森林的输出结果。 如下图,假设随机森林中有3棵子决策树,2棵子树的分类结果是A类,1棵子树的分类结果是B类,那么随机森林...