【Sklearn】基于梯度提升树算法的数据分类预测(Excel可直接替换数据)
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- 1.模型原理
- 2.模型参数
- 3.文件结构
- 4.Excel数据
- 5.下载地址
- 6.完整代码
- 7.运行结果
1.模型原理
梯度提升树(Gradient Boosting Trees)是一种集成学习方法,用于解决分类和回归问题。它通过将多个弱学习器(通常是决策树)组合成一个强学习器,以逐步减小预测误差。下面是梯度提升树的模型原理和数学公式的解释。
模型原理:
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损失函数(Loss Function): 在梯度提升树中,首先定义一个损失函数,用来衡量模型的预测值与实际值之间的差距。对于分类问题,常用的损失函数包括对数损失(Log Loss)和指数损失(Exponential Loss),而对于回归问题,通常使用均方误差(Mean Squared Error)作为损失函数。
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基本模型(Base Learner): 梯度提升树使用决策树作为弱学习器,也可以使用其他
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