简介: Python实现GBDT(梯度提升树)回归模型(GradientBoostingRegressor算法)项目实战 说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 GBDT是Gradient Boosting Decision Tree(梯度提升树)的缩写。出版社在对图书进行
在本教程中,我们将学习如何使用梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING REGRESSOR拟合和预测多输出回归数据。对于给定的 x 输入数据,多输出数据包含多个目标标签。本教程涵盖: 准备数据 定义模型 预测和可视化结果 我们将从加载本教程所需的库开始。 准备数据 首先,我们将为本教程创建一个多输出数据集。它是随机生成的数据,具...
new_pos=origin+step #当函数中找不到origin的值,可到函数外部中寻找origin origin=new_pos # origin在等号左边时,python会认为这是一个局部变量(解决:将origin改成全局变量) return origin 1. 2. 3. 4. 5. 6. 闭包: origin=0 def go_pre(loc): # loc变成了一个环境变量,具有保存记忆功能 def go(s...
classsklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor(*, loss='squared_error', learning_rate=0.1, n_estimators=100, subsample=1.0, criterion='friedman_mse', min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_depth=3, min_impurity_decrease=0.0, init=None, random_state=None...
GradientBoostingRegressor实现 python中的scikit-learn包提供了很方便的GradientBoostingRegressor和GBDT的函数接口,可以很方便的调用函数就可以完成模型的训练和预测 GradientBoostingRegressor函数的参数如下: class sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor(loss='ls', learning_rate=0.1, n_estimators=100, subsample=1.0,...
gbdt = GradientBoostingRegressor(random_state=42) gbdt.fit(X_train, y_train) 特征重要性分析 一旦模型被训练,我们可以通过查看feature_importances_属性来分析各个特征的重要性。 # 获取特征重要性 feature_importance = gbdt.feature_importances_ # 打印每个特征的重要性 ...
training_scores=[]forlearninginlearnings: regr=ensemble.GradientBoostingRegressor(learning_rate=learning) regr.fit(X_train,y_train) training_scores.append(regr.score(X_train,y_train)) testing_scores.append(regr.score(X_test,y_test)) ax.plot(learnings,training_scores,label="Training Score") ...
python gradientboostingregressor参数 GradientBoostingRegressor是sklearn库中的一个回归模型,它的参数解释如下: 1. learning_rate:学习率,默认为0.1,表示每一步的步长,权重缩减系数。 2. n_estimators:基学习器的数量,默认为100,即弱学习器的数量,即提升集成中基学习器的数量。 3.loss:代价函数,默认为ls,指定负...
python中的scikit-learn包提供了很方便的GradientBoostingRegressor和GBDT的函数接口,可以很方便的调用函数就可以完成模型的训练和预测 GradientBoostingRegressor函数的参数如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classsklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor(loss='ls',learning_rate=0.1,n_estimators...
```python model = GradientBoostingRegressor(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=3) ``` 其中,`n_estimators`表示基础弱模型的数量,`learning_rate`是学习率,控制每个模型的贡献程度,`max_depth`是决策树的最大深度。 5.使用训练集训练模型: ```python model.fit(X_train, y_train) ``` ...