GBDT全称为gradient boosting decision tree, 是一种基于决策树的集成学习算法。在Adaboost算法中,弱分类器的模型可以根据需要灵活选择,而GBDT则强制限定为决策树算法。
第二天100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析,我们学习了简单线性回归分析,这个模型非常简单,很容易理解。实现方式是sklearn中的LinearRegression,我们也学习了LinearRegression的四个参数,fit_intercept、normalize、copy_X、n_jobs。然后介绍了LinearRegression的几个用法,fit(X,y)、predict(X)、score(X,y)。最后学习了matplotlib.pyplot将训练集结果和测试集结果可视化。
特征选择是指从所有可用的特征中选择最相关和最有用的特征,以用于模型的训练和预测。而特征工程则涉及对原始数据进行预处理和转换,以便更好地适应模型的需求,包括特征缩放、特征变换、特征衍生等操作。
上次的 ITA 项目开始接触机器学习相关的知识,从本文开始,我将学习并介绍机器学习最常用的几种算法,并使用 scikit-learn 相关模型完成相关算法的 demo。
大数据文摘作品 作者:TirthajyotiSarkar 编译:丁慧、katherine Hou、钱天培 说到如何用Python执行线性回归,大部分人会立刻想到用sklearn的linear_model,但事实是,Python至少有8种执行线性回归的方法,sklearn并不是最高效的。 今天,让我们来谈谈线性回归。没错,作为数据科学界元老级的模型,线性回归几乎是所有数据科学家的入门必修课。抛开涉及大量数统的模型分析和检验不说,你真的就能熟练应用线性回归了么?未必! 在这篇文章中,文摘菌将介绍8种用Pyth
经济学课程里谈到价格需求弹性,描述需求数量随商品价格的变动而变化的弹性。价格一般不直接影响需求,而是被用户决策相关的中间变量所中介作用。假设 Q 为某个商品的需求的数量,P 为该商品的价格,则计算需求的价格弹性为,
梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree),是一种集成学习的算法,它通过构建多个决策树来逐步修正之前模型的错误,从而提升模型整体的预测性能。
本文讨论了线性回归的基础知识及其在Python编程语言中的实现。线性回归是一种统计方法,用于建模具有给定自变量集的因变量之间的关系。注意:在本文中,为简单起见,我们将因变量作为响应和自变量引用作为特征。为了提供线性回归的基本理解,我们从最基本的线性回归版本开始,即简单线性回归。
先来进行一个简单的介绍,回归算法的重要性体现在其能够建立特征与目标之间的关系模型,实现预测、关系分析和特征重要性评估等多方面的应用。通过回归分析,我们能够理解变量之间的趋势、检测异常值、为决策提供支持,并在时间序列中进行趋势分析,为数据科学和实际问题提供有力的工具。
我们需要2SLS回归的一些基本结果来开发诊断方法,因此我们在此简单回顾一下该方法。2SLS回归是由Basmann(1957)和Theil(引自Theil 1971)在20世纪50年代独立发明的,他们采取了略微不同但又相当的方法,都在下面描述,以得出2SLS估计器。
本文首先展示了如何将数据导入 R。然后,生成相关矩阵,然后进行两个预测变量回归分析。最后,展示了如何将矩阵输出为外部文件并将其用于回归。
本文所用数据说明:所有模型使用数据为股市数据,与线性回归模型中的数据一样,可以做参考,此处将不重复给出。
在Stata的实现中,可以使用鲁棒选项,当残差方差不恒定时,可以使用常规线性回归。使用稳健选项不会更改参数估计值,但使用三明治方差估计器计算标准误差(SE)。在这篇文章中,我将简要介绍使用稳健的区间回归的基本原理,并强调如果残差方差不是常数,与常规线性回归不同,则区间回归估计是有偏差的。
二分类结局的两阶段估计方法和连续型结局类似,只是其中第二阶段(X–Y)回归使用对数线性或逻辑回归模型。
回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析、时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。
目前,回归诊断不仅用于一般线性模型的诊断,还被逐步推广应用于广义线性模型领域(如用于logistic回归模型),但由于一般线性模型与广义线性模型在残差分布的假定等方面有所不同,所以推广和应用还存在许多问题(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
Logistic回归,也称为Logit模型,用于对二元结果变量进行建模。在Logit模型中,结果的对数概率被建模为预测变量的线性组合。
“损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分。L1、L2损失函数相信大多数人都早已不陌生。那你了解Huber损失、Log-Cosh损失、以及常用于计算预测区间的分位数损失么?这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦!
目前,回归诊断不仅用于一般线性模型的诊断,还被逐步推广应用于广义线性模型领域(如用于logistic回归模型),但由于一般线性模型与广义线性模型在残差分布的假定等方面有所不同,所以推广和应用还存在许多问题
回归作为数据分析中非常重要的一种方法,在量化中的应用也很多,从最简单的因子中性化到估计因子收益率,以及整个Barra框架,都是以回归为基础,本文总结各种回归方法以及python实现的代码。
大数据文摘出品 编译:Apricock、睡不着的iris、JonyKai、钱天培 “损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分。L1、L2损失函数相信大多数人都早已不陌生。那你了解Huber损失、Log-Cosh损失、以及常用于计算预测区间的分位数损失么?这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦! 机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数,这个函数被称为“目标函数”。其中,我们一般把最小化的一类函数,称为“损失函数”。它能根据预测结果,衡量出模型预测能力的好坏。 在实际应用中,选取损失函数会受到
---- 1 前言 2 集成学习是什么? 3 偏差和方差 3.1 模型的偏差和方差是什么? 3.2 bagging的偏差和方差 3.3 boosting的偏差和方差 3.4 模型的独立性 3.5 小结 4 Gradient Boosting 4.1 拟合残差 4.2 拟合反向梯度 4.2.1 契机:引入损失函数 4.2.2 难题一:任意损失函数的最优化
在使用GradientBoostingRegressor进行梯度提升回归时,有时会遇到AttributeError: 'GradientBoostingRegressor' object has no attribute 'staged_decision_function'的错误。这个错误通常是由于使用的GradientBoostingRegressor版本较旧所致,因为在早期的版本中,staged_decision_function函数并不存在。 要解决这个问题,我们可以尝试以下两种解决方案:
当使用逻辑回归处理多标签的分类问题时,如果一个样本只对应于一个标签,我们可以假设每个样本属于不同标签的概率服从于几何分布,使用多项逻辑回归(Softmax Regression)来进行分类:
方差较大的数据包含的信息量较小,但 OLS 却对所有数据等量齐观进行处理,故异方差的存在使得 OLS 的效率降低。
表示两者之间的交互。使用 scikit-learn 的PolynomialFeatures,来为所有特征组合创建交互术项会很有用。 然后,我们可以使用模型选择策略,来识别产生最佳模型的特征和交互项的组合。
当预测变量也即自变量不止一个时为多元线性回归(multivariable linearregression,MLR),多项式回归可以看成特殊情况下的多元线性回归。现在我们以微生物群落数据为例,探究α多样性指数与环境因子(Salinity、pH、TN、TP,在3.3.2.4VPA分析中这几个变量对微生物群落的解释量较高)之间的关系,如下所示:
Residual:残差,预测值(基于回归方程)与实际观测值之间的差值。 Outlier:在线性回归中,离群值是具有较大残差的观测值。 Leverage:在预测变量上具有极值的观测值是具有高杠杆的点。杠杆是衡量一个自变量偏离其均值的程度。高杠杆点对回归系数的估计有很大的影响。 Influence:如果移除观测结果会使回归系数的估计发生很大的变化,那么该观测结果就是有影响的。影响力可以被认为是杠杆和离群值的产物。 Cook’s distance:测量杠杆信息和残差的方法。
本文试图成为理解和执行线性回归所需的参考。虽然算法很简单,但只有少数人真正理解了基本原理。
这个问题涉及马蹄蟹研究的数据。研究中的每只雌性马蹄蟹都有一只雄性螃蟹贴在她的巢穴中。这项研究调查了影响雌蟹是否有其他男性居住在她附近的因素。被认为影响这一点的解释变量包括雌蟹的颜色(C),脊椎状况(S),体重(Wt)和甲壳宽度(W)。
在机器学习领域中,梯度提升机(Gradient Boosting Machine,GBM)是一种强大的集成学习算法,常用于解决回归和分类问题。它通过不断迭代,以损失函数的负梯度方向训练出一个弱学习器的序列,然后将它们组合起来构成一个强大的模型。本文将详细介绍GBM的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。
在多元线性回归中,多个变量之间可能存在多重共线性,所谓多重,就是一个变量与多个变量之间都存在线性相关。首先来看下多重共线性对回归模型的影响,假设一下回归模型
(3)自动进行离群值和缺失值等处理,并输出一系列图表来展示回归模型的效果及相关信息;
我在本科的时候接触过用LASSO筛选变量的方法,但了解不多。这几天在公司实习,学习到特征选择,发现还有个LARS是经常和LASSO一起被提起的,于是我临时抱佛脚,大概了解了一下LARS的原理。
所谓广义线性模型,顾名思义就是一般狭义线性模型的推广,那我们先看看我们一般的狭义线性模型,这在第十讲也说过可以参看http://www.ppvke.com/Blog/archives/30010,我们经常说的线性回归是OLS线性模型.这种模型的拟合方法是将实际观测值与理论预测值的误差平方和使之最小化,从而推导出线性模型的参数,即最小二乘法.而广义线性模型是通过极大似然估计法来估计参数的,所谓极大似然估计,就是将观测值所发生的概率连乘起来,得到似然函数,然后求似然函数的极大值,来推导出线性模型的参数,其中
本文讨论了几种子集和收缩方法:最佳子集回归, 岭回归, LASSO, 弹性网, 最小角度回归, 主成分回归和偏最小二乘。
梯度下降法及其Python实现 基本介绍 梯度下降法(gradient descent),又名最速下降法(steepest descent)是求解无约束最优化问题最常用的方法,它是一种迭代方法,每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量,将当前位置的负梯度方向作为搜索方向。 梯度下降法特点:越接近目标值,步长越小,下降速度越慢。 下面将通过公式来说明梯度下降法。 建立模型为拟合函数h(θ) : 接下来的目标是将该函数通过样本的拟合出来,得到最佳的函数模型。因此构建损失函数J(θ)(目的是通过求解minJ(θ)
Boosting、Bagging和Stacking是集成学习(Ensemble Learning)的三种主要方法。Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法,不同于Bagging、Stacking方法,Boosting训练过程为串联方式,弱学习器的训练是有顺序的,每个弱学习器都会在前一个学习器的基础上进行学习,最终综合所有学习器的预测值产生最终的预测结果。
决策树可以转换成if-then规则的集合,也可以看作是定义在特征空间划分类的条件概率分布。决策树学习算法包括三部分:特征选择,数的生成和数的剪枝。最大优点: 可以自学习。在学习的过程中,不需要使用者了解过多背景知识,只需要对训练实例进行较好的标注,就能够进行学习。显然,属于有监督学习。 常用有一下三种算法:
1.GBDT算法简介 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)是一种迭代的决策树算法,由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来作为最终答案,我们根据其名字(Gradient Boosting Decision Tree)来展开推导过程。决策树(Decision Tree)我们已经不再陌生,在之前介绍到的机器学习之决策树(C4.5算法)、机器学习之分类与回归树(CART)、机器学习之随机森林中已经多次接触,在此不再赘述。但Boosting和Gradient方法是什么含义呢,又如
前几篇介绍了逻辑回归在机器学习中的重要性:5个原因告诉你:为什么在成为数据科学家之前,“逻辑回归”是第一个需要学习的
dependent = explained variable 已解释的 independent = explanatory variable 说明变量
我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据。
回归分析是一种广泛使用的统计工具,利用已有的实验数据,通过一个方程来定量的描述变量之间的关系,其中的变量可以分为两类
传统的集成学习训练过程中,分类器之间不会有任何联系,模型各自独立训练最后结合得出结果
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/34
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