GBDT二分类有哪些基本概念和术语
梯度提升决策树 (Gradient Boosting Decision Trees) 二分类，是经典的基于梯度提升（Gradient Boosting）的有监督学习模型，可以用来解决二分类问题。
PAI下面的gbdt、xgboost、ps-smart 算法如何优化？
常见问题是没有设置对样本和特征的采样率。对样本的采样率：一般采样之后有10到20万样本即可，例如100万训练样本，设置0.1的样本采样率。 对特征的采样率：例如1000个特征，设置0.2的采样率，树最多200个特征，树的数量同样也要设置多一些；如果100个特征，则可以设置...
【机器学习】揭秘GBDT：梯度提升决策树
学习目标 掌握提升树的算法原理思想 了解梯度提升树的原理思想 提升树 梯度提升树（Grandient Boosting）是提升树（Boosting Tree）的一种改进算法，所以在讲梯度提升树之前先来说一下提升树。 先来个通俗理解：假如有个人30岁，我们首先用20岁去拟合，发现损失有10岁，这时我们用6岁去拟合剩下的损失，发现...
【机器学习】随机森林、AdaBoost、GBDT、XGBoost从零开始理解
1 相关概念 1.1 信息熵 信息熵时用来哦衡量信息不确定性的指标，不确定性时一个时间出现不同结果的可能性。 其中：P(X=i)为随机变量x取值为i的概率 ### 1.2 条件熵 条件熵：再给定随机变量Y的条件下，随机变量X的不确定性 1.3 信息增益 信息增益：熵-条件熵。代表了在一个条件下，信息不确定性减少的程度。 1.4 基尼指数 基尼指数：又称为Gini不...
AI - 机器学习GBDT算法
GBDT 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。 GBDT属于Boosting方法的一种，这种方法会顺序构建一系列弱学习器（通常是决策树），每个后续模型都侧重于纠正前一个模型的错误。在GBDT中，这些弱学习器是回归决策树。...
想问一下机器学习PAI的designer里，GBDT的分类模型，怎么持久化保存模型？
想问一下机器学习PAI的designer里，GBDT的分类模型，怎么持久化保存模型？以便后续用于预测，看了一下文档没提到持久保存模型的方法。https://help.aliyun.com/zh/pai/user-guide/gbdt-binary-classification-v2?spm=5176.pai-console-inland.help.dexternal.7a6b642dxjMO9z
【机器学习】GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 深入解析
GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 深入解析 引言 GBDT，全称为Gradient Boosting Decision Tree，即梯度提升决策树，是机器学习领域中一种高效且强大的集成学习方法。它通过迭代地添加决策树以逐步降低预测误差，从而在各种任务中，尤其是回归和分类问题上表现出色...
什么是GBDT二分类预测V2算法组件
GBDT二分类预测V2组件提供了针对GBDT二分类V2组件的预测功能，使用梯度提升决策树 (Gradient Boosting Decision Trees) 算法，对数据进行二分类问题的预测。本文介绍GBDT二分类预测V2组件的配置方法。
机器学习第15天：GBDT模型
GBDT模型介绍GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）也叫做梯度提升决策树，它的主要思想也是集成学习（由名字可以看出GBDT的弱分类器是决策树 ），即训练多个子模型，结合子模型来得到最终结果，但他们也有一些区别BoostingBoosting是GBDT与传统集成学习的一个主要区别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....
在阿里云上训练机器学习模型：逻辑回归和GBDT实践指南
引言 机器学习在当今数据驱动的世界中扮演着关键角色，为业务决策提供了强大的支持。本文将详细介绍如何在阿里云上使用相关产品，训练逻辑回归（Logistic Regression）和梯度提升决策树（Gradient Boosted Decision Trees，GBDT）模型。我们将使用MaxCompu...
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