gradient boosting decision tree

时间: 2023-04-25 13:02:20 浏览: 135
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Gradient Boosting Decision Tree

梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）是一种集成学习算法，它通过迭代地训练决策树模型来提高预测准确度。在每一轮迭代中，模型会根据前一轮的预测误差来调整样本的权重，使得下一轮的模型能够更加关注之前预测错误的样本。同时，模型也会在每一轮迭代中加入一个新的决策树，以进一步提高预测准确度。梯度提升决策树在许多机器学习任务中都表现出了很好的性能，例如分类、回归和排序等。
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from sklearn.model_selection import train_test_split, KFold, cross_val_score from sklearn.linear_model import LinearRegression, Ridge, Lasso from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor from sklearn.svm import LinearSVR, SVR from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor,RandomForestRegressor,BaggingRegressor from xgboost import XGBRegressor # from lightgbm import LGBMRegressor from catboost import CatBoostRegressor models = { " Linear Regression": LinearRegression(), " Linear Regression (L2 Regularization)": Ridge(), " Linear Regression (L1 Regularization)": Lasso(), " K-Nearest Neighbors": KNeighborsRegressor(), "Support Vector Machine (Linear Kernel)": LinearSVR(), " Support Vector Machine (RBF Kernel)": SVR(), " Decision Tree": DecisionTreeRegressor(), " Random Forest": RandomForestRegressor(), " Gradient Boosting": GradientBoostingRegressor(loss='absolute_error'), " XGBoost": XGBRegressor(), " LightGBM": LGBMRegressor(), " CatBoost": CatBoostRegressor(verbose=0) }

这段代码是一个 Python 字典，其中包含了多个回归模型，使用了不同的 Python 库来实现。其中包括了线性回归（Linear Regression）、带 L2 正则化的线性回归（Ridge）、带 L1 正则化的线性回归（Lasso）、K 近邻回归...

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