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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...

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

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...

以Python调用sklearn为例,在你建立GBDT对象并作fit之后,可以使用如下代码获得你要的规则代码: dot_data = tree.export_graphviz(model_tree, out_file=None,max_depth=5, feature_names=names_list, filled=True, rounded=True) # 将决策树...

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。

逻辑斯蒂回归是一个非常经典的二项分类模型,也可以扩展为多项分类模型。其在应用于分类时的过程一般如下,对于给定的数据集,首先根据训练样本点学习到参数w,b;再对预测点分别计算两类的条件概率,将预测点判为概率值较大的一类。

为了简单,只讨论一下分类的情况。 算法很难比较说谁更强,而是谁更适应业务场景。 主要是特征数量、训练过程、可解释性上面有很大的差异。 SVM 能够训练大量(上万的词)特征,不用考虑特征离散化或者分段,非线性映射可以很好的分类。 GBDT在...

logistic regression 是线性模型,如果不对特征做比较多的变换的话,特征维度很低表达能力自然就差。GBDTt里面非线性的变换很多,表达能力就强很多。 Facebook的 CTR prediction 使用过以GBDT的输出作为feature的 LR Model, 效果相对于单独的GB...

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

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