sklearn.ensemble.gradient_boosting

时间: 2023-04-28 10:01:19 浏览: 233
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GBDT.zip_GBDT_sklearn_分类算法_提升树_梯度提升决策树

sklearn.ensemble.gradient_boosting是一个Python机器学习库中的梯度提升算法，用于解决分类和回归问题。它是一种集成学习方法，通过组合多个弱学习器来构建一个强学习器。该算法通过迭代地训练决策树模型，每次迭代都会调整样本的权重，以使模型更加准确地预测目标变量。该算法具有高度的灵活性和可扩展性，可以应用于各种不同的数据集和问题。
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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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from sklearn.datasets import fetch_openml from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score import time # 获取MNIST数据集 mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1) X, y = mnist.data, mnist.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) import time # 训练GradientBoostingClassifier模型 start_time = time.time() gbc = GradientBoostingClassifier(random_state=42) gbc.fit(X_train, y_train) end_time = time.time() print("GradientBoostingClassifier训练时间:", end_time - start_time) print("GradientBoostingClassifier准确率:", gbc.score(X_test, y_test))

其中，fetch_openml 函数从 OpenML 上获取 MNIST 数据集，train_test_split 函数将数据集划分为训练集和测试集，GradientBoostingClassifier 类定义了 Gradient Boosting 模型，并使用 fit 函数进行训练，...

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier gbc = GradientBoostingClassifier(loss='deviance', learning_rate=0.1, n_estimators=5, subsample=1, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, max_depth=3) gbc.fit(X_train, y_train)什么意思

这是一个使用梯度提升树（Gradient Boosting Tree）进行二分类任务的代码。其中，GradientBoostingClassifier 是 Scikit-learn 中的梯度提升树分类器，它拥有多个超参数，这里列出其中几个： - loss：损失函数...

使用[HistGradientBoostingClassifier](https://scikit-learn.org/1.0/modules/generated/sklearn.ensemble.HistGradientBoostingClassifier.html) 对mnist数据进行分类，并与GradientBoostingClassifier分类结果进行比较（训练时间与准确率）。

from sklearn.experimental import enable_hist_gradient_boosting from sklearn.ensemble import HistGradientBoostingClassifier # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_...

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优化这段代码X_train, X_test, y_train, y_test = ... # Create AdaBoost classifier with decision tree as base estimator adaboost_clf = AdaBoostClassifier(base_estimator=DecisionTreeClassifier(), n_estimators=100, learning_rate=0.1, algorithm='SAMME.R') # Perform grid search to find optimal hyperparameters param_grid = {'n_estimators': [50, 100, 200], 'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.2]} grid_search = GridSearchCV(adaboost_clf, param_grid=param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) adaboost_clf = grid_search.best_estimator_ # Train classifier on training set adaboost_clf.fit(X_train, y_train) # Evaluate performance on testing set accuracy = adaboost_clf.score(X_test, y_test)

4. 可以尝试使用其他的集成学习方法，例如Bagging、Gradient Boosting等等，以便比较不同方法的性能。 5. 可以进行特征选择或特征工程来提高模型的性能。例如使用PCA进行降维、使用多项式特征进行扩展等等。 6. ...
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