GBDT 第3页

XGB算法梳理

算法原理XGB(extremegradientboosting)是GBDT的一种工业实现，也是通过不断增加新树，拟合伪残差去降低损失函数。

凌霄文强·2023-10-08 13:36

推荐系统（十四）多任务学习：阿里ESMM（完整空间多任务模型）

天泽28·2023-10-05 19:03

2021-04-19

了解常用的机器学习模型，并掌握机器学习模型的建模与调参流程完成相应学习打卡任务相关原理介绍与推荐线性回归模型决策树模型GBDT模型XGBoost模型LightGBM模型推荐教材代码示例读取数据线性回归&

4d2551dd443a·2023-10-05 17:13

机器学习面试之GBDT

（参考：https://www.cnblogs.com/ScorpioLu/p/8296994.html）（参考：https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7744987.html）（参考：https://blog.csdn.net/google19890102/article/details/51746402）一、集成学习方法（1）Bagging对训练样本重采样来

梦无音·2023-10-05 17:06

关于lightgbm处理category特征的理解

之前一直使用的集成回归树模型都是RF，Xgboost，GBDT这三个，其中RF是bagging思想，Xgboost和GBDT是boosting思想。

_从前从前_·2023-09-30 07:20

【机器学习】随机森林（Random Forest）、GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）、XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）

随机森林步骤bootstrappeddataset:创建一个引导数据集根据引导数据集创建决策树，每一步用变量的一个随机子集（列的随机子集）创建不断重复上述两个过程bagging：bootstrapping+aggregateGBDT好处：决策树算法相比于其他的算法需要更少的特征工程，比如可以不用做特征标准化，可以很好的处理字段缺失的数据，也可以不用关心特征间是否相互依赖等。决策树能够自动组合多个特

小丫么小阿豪·2023-09-27 21:47

Adaboost,GBDT,Xgboost

两大流派，如果各个弱分类器之间没有依赖关系，可以各自并行，就属于Bagging流派，典型代表为随机深林；如果各个分类器之间有依赖关系，而且必须串行，就属于Boosting流派，典型代表为Adaboost,GBDT

writ·2023-09-27 20:24

XGBoost和GBDT的区别

前辈的总结如下：1.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Logistic回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。

Rover Ramble·2023-09-25 22:55

GBDT 二分类算法实践

问题：1、残差，残差近似等于用损失函数的负梯度residual=2*y/exp(2*y*f(i))f(i)初始值为02、叶子节点估值node.predict_value，每个叶子节点region下的所有instance的残差值image.png用牛顿法进行优化得到如下公式：image.png代码实现：sum(residual(i))/sum(|residual(i)|*|2-residual(i)

邵红晓·2023-09-25 22:04

lambdaMART-1.GBDT

（损失函数的负梯度提升方向）答案：梯度提升算法（GradientBoosting）,GBDT使用梯度提升（GradientBoosting）作为训练方法。

吹洞箫饮酒杏花下·2023-09-22 12:16

十、(机器学习)-决策树和梯度提升树

决策树CART与梯度提升树GBDT1、CART分类回归树简介CART分类回归树是一种典型的二叉决策树，可以做分类和回归，如果待预测结果是离散数据，则CART生成分类决策树，如果待预测结果是连续型数据，则

_23__·2023-09-21 18:24

机器学习第九课--随机森林

比如构建一个评分卡系统，业界的标配是GBDT或者XGBoost等集成模型，主要因为它的效果确实好，而且稳定。还有一点是这些模型的可解释性也很好，不像深度学习模型就像个黑盒子。

好人cc·2023-09-21 09:11

基于GBDT+Tkinter+穷举法按排队时间预测最优路径的智能导航推荐系统——机器学习算法应用(含Python工程源码)+数据集（四）

.百度地图API调用4.GUI界面设计5.路径规划6.智能推荐系统测试1.训练准确率2.测试效果3.程序应用相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目的核心是利用百度地图API获取步行时间和借助GBDT

小胡说人工智能·2023-09-20 04:04

基于GBDT+Tkinter+穷举法按排队时间预测最优路径的智能导航推荐系统——机器学习算法应用(含Python工程源码)+数据集（二）

损失函数3）测试集测试4）自定义特征并预测3.百度地图API调用1）申请密钥2）地址编码服务3）轻量级路线规划服务相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目的核心是利用百度地图API获取步行时间和借助GBDT

小胡说人工智能·2023-09-20 04:33

基于GBDT+Tkinter+穷举法按排队时间预测最优路径的智能导航推荐系统——机器学习算法应用(含Python工程源码)+数据集（三）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境Pycharm环境Scikit-learnt模块实现1.数据预处理2.客流预测3.百度地图API调用4.GUI界面设计1）手绘地图导入2）下拉菜单设计3）复选框设计4）最短路径结果输出界面设计5）智能推荐结果输出设计6）界面展示5.路径规划6.智能推荐相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目的核心是利用百度地图API获取步行时

小胡说人工智能·2023-09-20 04:33

基于GBDT+Tkinter+穷举法按排队时间预测最优路径的智能导航推荐系统——机器学习算法应用(含Python工程源码)+数据集（一）

Scikit-learnt模块实现1.数据预处理1）加载数据集2）时间划分与保存3）处理天气预报数据4）增加特征5）合并特征值相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目的核心是利用百度地图API获取步行时间和借助GBDT

小胡说人工智能·2023-09-20 04:01

机器学习：04. 随机森林之RandomForestClassifier

1.集成算法1.1集成算法是通过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果，包括随机森林，梯度提升树（GBDT），Xgboost等。

医学小白学生信·2023-09-18 14:26

蚂蚁金服面试——风控策略

是否了解LR,RandomForest，GBDT，XGBoost。说一下区别

米老鼠他姘头·2023-09-17 03:32

task3 数据的特征工程

针对xgb等模型的理解lightgbm,xgboost,gbdt的区别与联系LR和树模型基础概念决策树、逻辑回归、线性回归使用时注意事项以及模型过拟合策略个人的理解是，这些模型大致分为两类，一类是线性模型

欧飞红·2023-09-14 01:45

2023数学建模国赛E题黄河水沙监测数据分析完整代码分析+处理结果+思路文档

已经写出国赛E题黄河水沙监测数据分析完整代码分析+处理结果+思路分析（30+页），包括数据预处理、数据可视化（分组数据分布图可视化、相关系数热力图可视化、散点图可视化）、回归模型（决策树回归模型、随机森林回归、GBDT

Kerry_6·2023-09-08 21:10

机器学习——boosting之XGBoost(未完）

看了几篇，总感觉这个XGBoost不仅仅是对GBDT的改进版，还包含了对CART决策树的改进首先，GBDT是经过泰勒一阶导出来的，XGBoost

# JFZero·2023-09-08 09:01

机器学习——boosting之GBDT

GBDT，GradientBoostingDecisionTree:梯度提升决策树果然信息很丰富梯度：意味着计算有迭代递进关系，但还不明确是怎么迭代递进的提升：意味着前向分布式+加法模型，并且分类器之间是有相关提升的决策树

# JFZero·2023-09-08 09:57

回归预测 | MATLAB实现GBDT(梯度提升树)fitrensemble参数设定

回归预测|MATLAB实现GBDT(梯度提升树)fitrensemble参数设定目录回归预测|MATLAB实现GBDT(梯度提升树)fitrensemble参数设定基本介绍方法应用训练回归集成加速训练估计泛化误差程序设计参考资料致谢基本介绍

机器学习之心·2023-09-08 06:23

【MATLAB第72期】基于MATLAB的LightGbm(LGBM)梯度增强决策树多输入多输出回归预测模型

【MATLAB第72期】基于MATLAB的LightGbm(LGBM)梯度增强决策树多输入多输出回归预测模型一、学习资料(LGBM)是一种基于梯度增强决策树(GBDT)算法。

随风飘摇的土木狗·2023-09-08 06:52

GBDT，XGBoost算法理解

目录树模型baggingBoosting信息增益ID3算法C4.5CART分类回归树GBDTXgboostpyspark实现GBDT树模型baggingBoosting大多数的Boosting方法都是通过改变训练数据集的概率分布

小小白2333·2023-09-06 20:08

2020-02-27-ModelCode

deepmatch排序策略，learningtorank流程三大模式（pointwise、pairwise、listwise），常见的特征挖掘（user、item、context，以及相互交叉），ctr预估（lr、gbdt

inspiredhss·2023-09-05 13:59

机器学习：XGBoost

June__11·2023-09-03 16:09

实习面经

阿里新零售（NLP岗位）一面自我介绍项目相关内容，xgboost与GBDT的区别，为什么选择xgboost，以及xgboost的原理。随机森林特征选取的用的是什么？

大豆油·2023-09-02 15:52

【MATLAB第70期】基于MATLAB的LightGbm(LGBM)梯度增强决策树多输入单输出分类预测模型（全网首发，敬请期待）

【MATLAB第70期】基于MATLAB的LightGbm(LGBM)梯度增强决策树多输入单输出分类预测模型（全网首发，敬请期待）(LGBM)是一种基于梯度增强决策树(GBDT)算法。

随风飘摇的土木狗·2023-08-31 09:36

Spark.GBDT学习-GBTRegressor

用于回归的GBT(Gradient-BoostedTrees)算法，基于J.H.Friedman."StochasticGradientBoosting"实现，支持连续特征和类别特征GBTRegressor类定义一个唯一标识uid，继承Predictor类，继承了GBTRegressorParams特质，该特质又继承了GBTParams和TreeRegressorParams。classGBTRe

松鼠胃口好·2023-08-30 18:37

【机器学习】决策树（中）——Random Forest、Adaboost、GBDT （非常详细）

本文为转载，原文链接：【机器学习】决策树（中）——RandomForest、Adaboost、GBDT（非常详细）-阿泽的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/86263786

Jarkata·2023-08-28 18:52

【 Python 全栈开发 - 人工智能篇 - 45 】集成算法与聚类算法

文章目录一、集成算法1.1概念1.2常用集成算法1.2.1Bagging1.2.2Boosting1.2.2.1AdaBoost1.2.2.2GBDT1.2.2.3XgBoost1.2.3Stacking

书某人.py·2023-08-28 11:03

算法工程师面试

1、编程语言2、基本算法3、传统的机器学习算法机器学习模型4、常见机器学习问题过拟合问题、交叉验证问题、模型融合、模型选择问题1)几种模型（SVM，LR，GBDT，EM）的原理以及公式推导；2)RF,GBDT

遇见百分百·2023-08-25 11:25

XGBoost算法原理

XGBoost是基于GBDT(GradientBoostingDecisionTree)改进而来的，本文将对XGBoost算法原理进行介绍，主要通过以下几个部分进行介绍：boostedt

婉妃·2023-08-25 00:54

某米面试

和GBDT比较，权重w怎么得到的，其他也随便问了下，主要考广度吧感觉，外加一道算法题，反转数组的查找，比如567891234查找；二面：问了很多简历外的，比如检索怎么做的，空间hash怎么做，距离怎么修正

不将就_215a·2023-08-24 12:34

什么是XGBoost

什么是XGBoostXGBoost是GBDT的优秀版本。

Runjavago·2023-08-23 21:23

GBDT算法

一、GBDT是什么全称是：gradientboostingdesiciontree梯度提升决策树决策树是基学习器是；boosting:利用集成学习技术中的boosting技术将多个决策树的结果融合起来得到一个效果强大的学习器

阿君聊风控·2023-08-19 10:38

GBDT和Xgboost

GBDT英文全称：GradientBoostingDecisionTree。

fengyuzhou·2023-08-17 18:45

机器学习知识点总结：什么是GBDT(梯度提升树)

什么是GBDT(梯度提升树)虽然GBDT同样由许多决策树组成，但它与随机森林由许多不同。其中之一是GBDT中的树都是回归树，树有分类有回归，区分它们的方法很简单。

Runjavago·2023-08-17 14:33

机器学习面试005—决策树

1.请问（决策树、随机森林，Boosting、Adaboot）GBDT和XGBoost的区别是什么？

Silence_Dong·2023-08-14 17:18

机器学习 | Python实现GBDT梯度提升树模型设计

机器学习|Python实现GBDT梯度提升树模型设计目录机器学习|Python实现GBDT梯度提升树模型设计基本介绍模型描述模型使用参考资料基本介绍机器学习|Python实现GBDT梯度提升树模型设计。

机器学习之心·2023-08-14 05:12

[Python与数据分析]-16XGBoost

Xgboost是在GBDT的基础上进行改进，使之更强大，适用于更大范围。 Xgboost一般和sklearn一起使用，但

蒸饺与白茶·2023-08-13 12:04

GBDT+LR级联实现

1.背景一般选择gbdt回归树2.实现gbdt=GradientBoostingRegressor()gbdt.fit(X_train,y_train)model_fea=gbdt.apply(X_train

MusicDancing·2023-08-12 05:16

boost_then_convolve_gradient_b

当GBDT遇上GNN，故事会怎样发生一、写在前面emmm这其实是一篇ICLR2021的论文的阅读笔记，原文见：https://arxiv.org/abs/2101.08543如果你曾经思考过以下几点中的任意一点

6eacc1c2d2bd·2023-08-11 01:11

面试（技术|业务）题

可以直接两个for循环，速度较慢使用set1&set2使用set1.intersection(set2)3.关于GBDT的问题3.1GBDT中有哪些参数弱学习器的个数学习率子采样（注：这里是不放回抽样）

Drakens_Africa·2023-08-09 09:34

机器学习:lightGBM算法

lightGBM是基于GBDT的一个算法。因为传统的GBDT在每一次迭代时需要多次遍历整个训练数据，所以GBDT的训练会受内存等的限制。尤其在处理工业级海量数据的数据时，GBDT不能满足其需求。

Sun_Sherry·2023-08-06 23:00

决策树与GBDT方法串讲

在梳理知识的时候，需要把知识串起来，才能更好的理解知识，因此本文的目的是结合GBDT方法与决策树方法串联起来，以更好的理解GBDT算法。我们都知道，简单的决策树的算法有ID3，C4.5，还有CART。

打杂算法工程师·2023-08-05 21:59

30 分钟看懂 CatBoost（Python代码）

CatBoost和XGBoost、LightGBM并称为GBDT的三大主流神器，都是在GBDT算法框架下的一种改进实现。正如其名字所说那样，CatBoost主要是在类别特征上的处理上做了很多的改进。

我爱Python数据挖掘·2023-08-02 16:05

【xgboost】XGBoost

XGBoostp.s.参考链接(verynice)1.原理改进及特点1.1遵循Boosting算法的基本建模流程1.2平衡精确性与复杂度1.3降低模型复杂度、提升运行效率1.4保留部份GBDT属性1.5Boosting

rejudge·2023-07-30 20:08

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