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  • 机器学习(十九):梯度提升回归(GBR)


    文章目录

      • 一、什么是梯度提升回归?
        • 1.1 介绍
        • 1.2 步骤
        • 1.3 梯度提升的优势
      • 二、梯度提升
        • 2.1 语法
        • 2.2 数据集
        • 2.3 数据准备
        • 2.4 梯度回归实现
        • 2.5 随机搜索
        • 2.6 特征重要性
        • 2.7 评估训练和测试偏差
      • 三、最后
        • 3.1 总结
        • 3.2 优缺点

    一、什么是梯度提升回归?

    机器学习中的“提升”是一种将多个简单模型组合成单个复合模型的方法。这也是为什么 boosting 被称为加法模型的原因,因为简单模型(也称为弱学习器)一次添加一个,同时保持模型中现有的树不变。随着我们组合越来越多的简单模型,完整的最终模型成为更强大的预测器。“梯度提升”中的“梯度”一词源于该算法使用梯度下降来最小化损失。

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_46211269/article/details/126092383
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