三、初始化 过程中的常数C是什么? 四、为什么拟合伪残差可以令损失函数最快地减小 方向 大小 五、遗留问题 一、介绍 作为当代众多经典算法的基础,GBDT的求解过程可谓十分精妙,它不仅开创性地舍弃了使用原始标签进行训练的方式,同时还极大地简化了Boosting算法的运算流程,让Boosting算法本该非常复杂的运算流程变得清晰简...
GBDT 与提升树类似,模型依旧为加法模型、学习算法为前向分步算法。不同的是,GBDT 没有规定损失函数的类型,设损失函数为。 Gradient Boosting 是 Boosting 中的一大类算法,它的思想借鉴于梯度下降法,其基本原理是「根据当前模型损失函数的负梯度信息来训练新加入的弱分...
2.特征归一化:对特征数据进行归一化处理,以避免由于特征尺度不同导致分类器偏差。 3.模型训练:根据提取的特征训练分类模型,使用交叉验证调整模型的参数(如 SVM 的正则化参数C)。 4.模型验证:在测试集上评估模型的分类准确率,并通过混淆矩阵观察不同波形类别的分类情况。 4.分类结果应用 训练完成后,使用模型对附件...
假设每个记录有一个属性'ID',若按照ID进行分割的话,在这个属性上,能够取得的特征值是样本数,特征数目太多,无论以哪一个ID进行划分,叶子节点的值只会有一个,纯度很大,得到的信息增益很大,这样划分出来的决策树没有意义,即,ID3偏向于取值较多的属性进行分割,存在一定的偏好。为减少这一影响,有学者提出了C4.5算法。
C4.5— 信息增益比 最大的准则 CART(Classification and Regression tree, 分类与回归树) 回归树: 平方误差 最小 的准则 分类树: 基尼系数 最小的准则 回归树 Regression Decision Tree 回归树总体流程类似于分类树,区别在于,回归树的每一个节点都会得一个预测值。 使用平方误差最小准则 训练集为:D={(x1,...
本文由来自美国伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校及浙江大学的Guanghao Zhai, Yongjia Xu和Billie F. Spencer共同完成,文章提出了一种名为双向图形化数字孪生(Bi-GBDT)的框架,利用深度学习网络对结构物的地震损伤进行量化评估。 DOI:10.1177/14759217241231299 2....
2.对$m=1,2,\cdots,M$有: (a)对每个样本$i=1,2,\cdots,N$,计算负梯度,即残差 (b)将上步得到的残差作为样本新的真实值,并将数据$(x_i,r{im}), i=1,2,..N$作为下棵树的训练数据,得到一颗新的回归树$f{m} (x)$其对应的叶子节点区域为$R_{jm}, j =1,2,\cdots,J$。其中J为回归...
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来作为最终结果。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization)较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。二、GBDT的组成 GBDT主要有三部分组成,分别是GB(G gbdt...
模型:GBDT+LRGBDT自动进行特征筛选和组合,进而生成新的离散特征向量,再把该特征向量当做LR模型的输入,预估CTR的模型结构。GBDT构建特征工程,利用LR预估CTR这是两步独立的。GBDT是由多棵回归树组成的树林,后一颗树以前一颗树的结果与真实值的残差作为拟合目标,每棵树生成的过程是一颗标准的回归树生成过程,因此回归树种...
过拟合通常发生在模型对训练数据过度拟合,导致在测试数据或新数据上表现不佳。以下是一些防止GBDT过拟合的详细方法: 1.调整学习率(Shrinkage):学习率是一个关键参数,用于控制每次迭代中模型更新的步长。一个较小的学习率意味着模型在每次迭代中只进行小幅度的更新,这有助于防止过拟合。通过逐步逼近最优解,而不是...