gbdt如何做分类,gb2760带入原则

GBC是什么 2023-12-24 17:22 625 墨鱼

GBC是什么

gbdt如何做分类,gb2760带入原则

GBDT如何执行分类任务来找到当前模型上损失函数的负梯度：GBDT（GradientBoostingDecisonTree）中的树都是回归树。GBDT用于回归预测。调整后也可以用于分类（设置阈值，大于阈值是正例，否则是负例），可以找到多种区分特征和特征组合

17.GBDT如何用于分类？ https://cnblogs/always-fight/p/9400346.htmlGBD始终使用CART回归树，无论是用于分类还是回归。假设样本

GBDT二分类算法使用的损失函数是对数微损失函数。接下来我们进行具体的推导和计算。 GBDT的单个样本(xi,yi)如何用于逻辑回归用于分类？无论是用于分类还是用于回归，一直都使用CART回归树。我们不会仅仅因为我们选择的任务是分类任务而选择一个分类树。其核心是因为

＼　＿　／将对数概率转化为概率值（两分类为logistic函数，多分类使用上面的概率公式）得到改进后的概率值对；（c）在计算叶子权重时，均方误差为均值，其他函数需要带入GBDT中，可以使用sigmoid函数输出概率进行二分类。损失函数使用交叉熵函数。交叉熵的负梯度每次拟合时都会计算熵。

GBDT是一种基于决策树（CART）作为基础学习器的GB算法。它是迭代树，而不是分类树。 Boost的意思是"增强"。一般来说，Boosting算法是一个迭代过程。每次新的训练都是为了改进之前的结果。除了前面的Ada之外，我们还会提到一些组合分类器和决策树的集成学习，包括bagging方法、boosting方法、随机森林、GBDT、AdaBoost等算法。最后介绍了决策树算法的应用案例。1.利用训练样本集得到错误的决策树算法的分类算法。

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