gb.predict(x_test))print("GBDT train data shape : {0} auc: {1}".format(x_train.shape,score))lr=LogisticRegression()lr.fit(x_train,y_train)score=roc_auc_score(y_test,lr.predict(x_test))print("LR train data shape
# 推荐算法,基于监督学习的决策树算法(GBDT-LR)这个算法的由来是Facebook公司发表的一篇论文,论文中GBDT(Gradient Boost Decision Tree)的所有的迭代树叶子节点构成新特征向量,使其具有天然优势可以发现多种有区分性的特征以及特征组合,同时决策树的路径可以直接作为LR输入特征使用,可以比较优雅的实现CTR预估等相关功能。
在软件老化状态识别中,我们可以利用GBDT-LR模型对软件性能数据进行建模和预测。 然而,原始的GBDT-LR模型可能存在一些问题,如过拟合、特征选择不准确等。因此,我们需要对GBDT-LR模型进行优化。优化的方法包括但不限于:采用交叉验证、正则化、特征选择等手段。通过优化,我们可以提高GBDT-LR模型的泛化能力和预测精度。 四...
下图1为使用GBDT+LR前后的特征实验示意图,融合前人工寻找有区分性特征(raw feature)、特征组合(cross feature),融合后直接通过黑盒子(Tree模型GBDT)进行特征、特种组合的自动发现。 图1 2 GBDT与LR融合现状 GBDT与LR的融合方式,Facebook的paper有个例子如下图2所示,图中Tree1、Tree2为通过GBDT模型学出来的两颗树...
正如它的名字一样,GBDT+LR 由两部分组成,其中GBDT用来对训练集提取特征作为新的训练输入数据,LR作为新训练输入数据的分类器。 具体来讲,有以下几个步骤: 3.1GBDT首先对原始训练数据做训练,得到一个二分类器,当然这里也需要利用网格搜索寻找最佳参数组合。
可以看到,GBDT用起来还是挺简单的。 下面,我们再采用LR方法对上面的的数据进行训练。 from sklearn.linear_model import LogisticRegression def lr_train(): x_train = train[ :, 0:20] y_train = train[ :, 20] lr = LogisticRegression( penalty='l2' , tol=1e-4, fit_intercept=True ) ...
前面简单介绍了GBDT+LR模型的产生背景和核心思想,接下来将会更为详细地描述GBDT+LR模型的算法组合思想和简单实现流程。 2.1、算法组合——stacking stacking方法有些类似于农业中的嫁接,通过stacking方法组合的模型亦类似于嫁接植物,例如,解决了人类吃饭问题的杂交水稻。
正如它的名字一样,GBDT+LR 由两部分组成,其中GBDT用来对训练集提取特征作为新的训练输入数据,LR作为新训练输入数据的分类器。 具体来讲,有以下几个步骤: 3.1GBDT首先对原始训练数据做训练,得到一个二分类器,当然这里也需要利用网格搜索寻找最佳参数组合。
为了有效地识别和管理软件老化状态,本文提出了一种基于威布尔分布和优化GBDT-LR模型的软件老化状态识别方法。该方法通过对软件性能指标的分布特性进行建模,并结合梯度提升决策树与逻辑回归模型,以实现对软件老化状态的准确识别和预测。 二、威布尔分布与软件老化 威布尔分布是一种常用的寿命分布模型,广泛应用于描述产品的...
GBDT + LR 就是将通过GBDT的非线性模型组合生成的新的变量,再通过LR线性模型进行参数估计训练得出LR模型,然后用于预测; 具体示例如下: 下图是一个GBDT+LR 模型结构,设GBDT有两个弱分类器,分别以蓝色和红色部分表示,其中蓝色弱分类器的叶子结点个数为3,红色弱分类器的叶子结点个数为2,并且蓝色弱分类器中对0-1...