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回归树具体案例分析,logistic回归的案例分析

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【回归树具体案例分析,logistic回归的案例分析】GBDT的树是回归 tree(不是分类树)，GBDT用于预测回归，调整后也可用于分类 。logistic 回归: sigmoid函数 线性回归梯度提升分类树的预测模型:sigmoid函数 decision 回归梯度提升分类树的预测概率为，其中表示decision 回归 tree，GBDT分为梯度提升回归树和梯度提升分类树 。
1、梯度提升树/GBDT(GradientDescentDecisionTree梯度提升树是一种以CART为基本函数的梯度提升方法，采用加法模型和向前逐步算法 。GBDT采用正向逐步算法，初始提升树f0(x)0 ， 通过最小化损失函数求解步骤T的模型，即当基函数为二进制回归树时，损失函数采用平方损失函数 ， 即相当于训练a 回归树T(针对当前仿真数据的残差) 。γt) ， 显然这个子问题比较简单 。
2、GradientBoostingDecisionTree梯度决策提升树gbdtgradientbootstrapping 决策树从决策树开始 ， 单个决策树容易出现过拟合 ， 但是我们可以通过各种方法约束一个决策树的复杂度，降低单个决策树的拟合能力，然后通过其他手段整合多个决策树 ， 最终可以解决过拟合问题 。GBDT的树都是回归树，不是分类树！GBDT的树都是回归树，不是分类树！GBDT的树都是回归树 ， 不是分类树！GBDT的核心是将所有树的结果累加作为最终结果，但是分类树的结果显然是无法累加的，这一点对于理解GBDT非常重要(PS:虽然GBDT调整后也可以用于分类，但不代表GBDT的树就是分类树) 。
Boosting是一个可以将弱学习者升级为强学习者的算法家族 ， 属于ensemblelearning的范畴 。基于梯度提升算法的学习器称为GBM(GradientBoostingMachine) 。理论上，GBM可以选择各种学习算法作为基础学习者 。GBDT实际上是GBM的一个例子 。
3、决策树原理与Sklearn参数详解目录1 。决策树原则2 。SklearnDecisionTreeClassifiter参数3的详细说明 。SklearnDecisionTreeRegresion参数4的详细说明 。总结1 。决策树原则2 。决策树分类器核心参数详解:3 。DecisionTreeRegressor核心参数详解:回归 Tree参数:基本与分类树相同，准则值得一提 。
/Image-4/GBDT(GradientBootingDecision Tree)，又称MART(multipleadtive regression Tree) ， 是一种迭代决策树算法，由若干棵决策树组成 ， 将所有树的结论累加，做出最终答案 。一开始，它和SVM一起被认为是一种泛化能力很强的算法 。GBDT的树是回归 tree(不是分类树)，GBDT用于预测回归，调整后也可用于分类 。
/Image-5/GBDT(GradientBootingDecisiontree)，梯度提升树，属于集成算法中的boosting类 。GBDT分为梯度提升回归树和梯度提升分类树 。讨论梯度提升分类树的原理和公式推导(只讨论两种分类) 。梯度提升分类树的原理和思想与梯度提升回归 tree本质上是一样的 。他们的型号都是decision 回归 tree，
实际上 ， 梯度提升分类树类似于Logistic 回归 。logistic 回归: sigmoid函数 线性回归梯度提升分类树的预测模型:sigmoid函数 decision 回归梯度提升分类树的预测概率为，其中表示decision 回归 tree 。但是由于梯度提升分类树的样本输出不是连续的而是离散的 ， 所以无法直接拟合类别输出的误差 。这时候就需要构造一个交叉熵损失函数(也叫对数损失函数) 。
4、06决策树- 案例一-鸢尾花数据分类、卡方检验这次案例还是用虹膜数据来分类数据 。数据路径:/data/iris.data数据格式:数据解释:1，介绍头文件feature_selection是包feature_selection中用于特征选择的方法，帮助我们在k个最佳特征feature_selection chi2卡方检验中选择方法，也就是说使用chi2方法帮助我们在选择中选择最佳的k个最佳特征 。

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