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63. 实现梯度提升模型 - 机器学习实验演示
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在机器学习中,提升方法 (Boosting) 是一种通过组合一群复杂度低,训练的成本低,不容易过度拟合的弱分类器 (weak learner),建立 N 个模型(分类),并且尝试在每次分类中都将上一次分错的数据权重提高一点再进行分类,来获得一个强分类器 (strong learner) 的方法。 梯度提升 (Gradient Boosting) 是一种提升方法,也是一种常用于回归和分类问题的集成学习算法和机器学习技术,以弱预测模型(通常是决策树)集合的形式产生预测模型。主要思想是每一次建立模型都是在之前建立模型损失函数的梯度下降方向,即通过优化损失函数 (loss function) 来生成这些模型。 本次实验我们将使用多种方式来实现梯度提升模型。首先根据定义手动实现梯度提升模型,然后使用 Scikit-Learn 封装好的函数来实现梯度提升模型,最后在模型基础上添加早停机制。 ======================== 个人用户获取视频内相关代码及数据集,请微信搜索小程序【跨象乘云AI补习社】访问订阅。注:全部实验演示视频、代码、数据集仅授权予个人用户学习与实验使用。禁止用于二次销售、分发传播、课堂教学及培训用途。校企用户采购请通过微信公众号【跨象乘云】与客户经理联系。 视频原创制作:广州跨象乘云软件技术有限公司 企业网站:https://www.080910t.com
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