R语言实现GBDT回归算法详解

在本篇关于R语言编写的GBDT（Gradient Boosting Decision Trees）算法的文章中，我们将探讨如何使用R语言中的`gbm`包实现梯度提升决策树模型。首先，作者从一个名为"data1.csv"的数据集导入数据，并对数据进行预处理，提取了10个特征变量（X1到X9）以及目标变量Y。数据被整理成一个data.frame对象以便于进一步分析。 在构建GBDT模型时，作者定义了以下关键参数： 1. **公式** (Y ~ X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6): 这是GBM的预测公式，表示目标变量Y依赖于六个特征变量。 2. **数据集** (data = data): 使用准备好的data数据框作为训练数据。 3. **单调性约束** (var.monotone = c(0, 0, 0, 0, 0, 0)): 指定每个特征的单调性，0表示无约束，对于连续型变量可以考虑设置为-1（递减）或+1（递增）。 4. **分布类型** (distribution = "gaussian"): 假设数据遵循高斯分布，其他可能的选择包括"bernoulli"（二分类）、"poisson"（计数）等。 5. **树的数量** (n.trees = 1000): 训练模型所需的决策树数量。 6. **学习率或收缩因子** (shrinkage = 0.05): 学习过程中的步长，较小的值可减少过拟合。 7. **交互深度** (interaction.depth = 3): 决策树的复杂度，1代表单变量模型，2则允许两层交互。 8. **子样本比例** (bag.fraction = 0.5): 在每次迭代中随机抽取部分数据用于训练新树，提高模型泛化能力。 9. **训练数据比例** (train.fraction = 0.5): 每次迭代中用于训练的新样本比例。 10. **节点最小观察数** (n.minobsinnode = 10): 每个叶子节点至少包含的样本数，以保证模型稳定。 11. **交叉验证** (cv.folds = 3): 使用3折交叉验证来评估模型性能。 12. **保留原始数据** (keep.data = TRUE): 训练过程中保存原始数据，方便后续分析。 接下来，文章将进行模型的训练（通过`gbm1 <- gbm()`函数），并在训练过程中执行3折交叉验证，同时可能还会展示模型的性能指标（如均方误差、AUC等）。之后，作者可能会探索如何调整参数以优化模型，或者对模型进行预测和评估。整个过程展示了在R语言环境下使用GBDT算法处理数值型数据的基本步骤和参数理解。