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gBDt

二分类,就是说把数据分成2类,要么A,要么B。。。。。 算法结果上,会计算出一个打分,比如这个模型认为这个数据的最终分数是0.6,如果你把A类的阈值定在0.5,那么这个数据它就是A类。。。

两个classifier到底哪个好?或许有人会说这样简单的判定哪个好哪个不好很幼稚,每一个classifier都有它的优缺点,但是看看CVPR每年的几百篇论文,这两个classifier的地位很难有任何其他的算法能比吧?

GBDT 全称为 Gradient Boosting Decision Tree。是一种基于决策树(decision tree)实现的分类回归算法。GBDT 有两部分组成: gradient boosting, decision tree。 支持向量机(support vector machine)是一种分类算法,通过寻求结构化风险最小来提...

查了一下,包括之前也有人告诉我,基于树模型的离散特征都不用转OneHot

传统GBDT以CART作为基分类器,xgboost还支持线性分类器,这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归(分类问题)或者线性回归(回归问题)。 传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息,xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开,同时用到...

GBDT是一种算法,XGBOOST是GBDT的一种实现。 除了XGBOOST,还有LightGBM,也支持GBDT算法,具体可参见:https://github.com/Microsoft/LightGBM

尝试回答一下 首先xgboost是Gradient Boosting的一种高效系统实现,并不是一种单一算法。xgboost里面的基学习器除了用tree(gbtree),也可用线性分类器(gblinear)。而GBDT则特指梯度提升决策树算法。 xgboost相对于普通gbm的实现,可能具有以下的...

1) 选取的训练数据覆盖度不够,不具备代表性,不能体现真实数据的分布。 2) 模型迁移(Model drift),随着时间变化,特征数据也随之变化。比如3个月前做的模型对现在的特征可能不会有好的效果。

1 机器学习是万能的? 当然不是,如果你认为可以简单地把一堆特征样本扔给机器学习,就期望它给一个好的模型,那是不可能。在使用机器学习之前,一定要对所使用的模型有个基本的了解,最好能够知道它的计算原理。如果你都不知道treelink为何物,...

gbdt是可以直接得到概率的,具体题主可以参见"Greedy function approximation: a gradient boosting machine" 中section 4.5 two class logistic regression. 即使单独使用gbdt也是可以达到比较高的准确率的。同时也有很多问题需要注意,比如用d...

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