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机器学习（十九）：梯度提升回归(GBR)

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我是靠谱客的博主 怡然鸵鸟，最近开发中收集的这篇文章主要介绍机器学习（十九）：梯度提升回归(GBR)，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

文章目录

    • 一、什么是梯度提升回归？
      • 1.1 介绍
      • 1.2 步骤
      • 1.3 梯度提升的优势
    • 二、梯度提升
      • 2.1 语法
      • 2.2 数据集
      • 2.3 数据准备
      • 2.4 梯度回归实现
      • 2.5 随机搜索
      • 2.6 特征重要性
      • 2.7 评估训练和测试偏差
    • 三、最后
      • 3.1 总结
      • 3.2 优缺点

一、什么是梯度提升回归？

机器学习中的“提升”是一种将多个简单模型组合成单个复合模型的方法。这也是为什么 boosting 被称为加法模型的原因，因为简单模型（也称为弱学习器）一次添加一个，同时保持模型中现有的树不变。随着我们组合越来越多的简单模型，完整的最终模型成为更强大的预测器。“梯度提升”中的“梯度”一词源于该算法使用梯度下降来最小化损失。

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最后

以上就是怡然鸵鸟为你收集整理的机器学习（十九）：梯度提升回归(GBR)的全部内容，希望文章能够帮你解决机器学习（十九）：梯度提升回归(GBR)所遇到的程序开发问题。

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本图文内容来源于网友提供，作为学习参考使用，或来自网络收集整理，版权属于原作者所有。
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