% Parameters for the GBM model and optionS0 = 100;% Initial stock priceK = 110;% Strike priceT = 1;% Time to maturity in yearsr = 0.05;% Risk-free interest ratesigma = 0.20;% VolatilitynTrials = 10000;% Number of Monte Carlo trialsnPeriods = 1;% Number of periods (for one year...
机器学习中常用的GBDT、XGBoost和LightGBM算法(或工具)都是基于梯度提升机(Gradient Boosting Machine,GBM)的算法思想,本文简要介绍了GBM的核心思想,旨在帮助大家快速理解,需要详细了解的朋友请参看Friedman的论文[1]。 Background:一个弱学习器(以下简称model),其预测效果有限,一种直观的提升方法就是训练第二个model去...
Conceptual framework GBM Model requirementsMay, Draft
learning_rate:学习速率,又叫shrinkage,是对每一棵新加上去的树设置一个收缩权重,用于防止过拟合。——Lower learning rate is generally recommended as it makes the model more robust and prevents over-fitting; however, it would require more iterations to get accurate outcome and thus will be computationa...
modelfit(gbm0, train, predictors) 1 2 3 4 从图上看出,CV的平均值是0.8319,后面调整的模型会做得比这个更好。 5.1 参数调节的一般方法 之前说过,我们要调节的参数有两种:树参数和boosting参数。learning rate没有什么特别的调节方法,因为只要我们训练的树足够多learning rate总是小值来得好。
以上代码首先通过install.packages("gbm")安装gbm包,然后使用library(gbm)加载该包。接着,我们定义了GBM模型的参数,其中n.trees表示树的数量,interaction.depth表示树的深度,shrinkage表示学习率,distribution表示分布类型。最后,使用gbm()函数对训练数据集train_data进行训练,得到GBM模型gbm_model。
model <- gbm(target ~ ., data = data_train, distribution = "bernoulli", n.trees = 100, interaction.depth = 4) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. ### 步骤五:模型评估 最后,我们需要评估模型的性能。我们可以使用`caret`包中的`confusionMatrix`函数来评估模型的准确性。 `...
print(f"Model accuracy: {accuracy}")```### 使用XGBoost实现GBM XGBoost是一个高效的梯度提升框架，它支持并行处理，能够在大规模数据集上运行。```python import xgboost as xgb from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 iris = load_...
model 是正在使用的模型的字符串(即传递给 的method 参数 的值 train)。 该函数的输出应该是具有非空名称的数字汇总指标的向量。默认情况下, train 根据预测类别评估分类模型。可选地,类概率也可用于衡量性能。要在重采样过程中获得预测的类概率,参数 classProbs in trainControl 必须设置为 TRUE。这将概率列合并...
model是正在使用的模型的字符串(即传递给 的method参数 的值train)。 该函数的输出应该是具有非空名称的数字汇总指标的向量。默认情况下,train根据预测类别评估分类模型。可选地,类概率也可用于衡量性能。要在重采样过程中获得预测的类概率,参数classProbsintrainControl必须设置为TRUE。这将概率列合并到每个重采样生成...