监督学习 - 梯度提升机(Gradient Boosting Machines,GBM)

什么是机器学习

梯度提升机(Gradient Boosting Machines,GBM)是一种集成学习 方法,通过将多个弱学习器(通常是决策树)组合成一个强学习器来提高模型的性能。GBM的训练过程是通过迭代,每一步都根据前一步的模型误差来训练一个新的弱学习器,然后将其加到整体模型中。

以下是梯度提升机的基本原理和使用方法:

基本原理

  • 弱学习器: GBM通常使用决策树作为基本的弱学习器,每个决策树负责对前一步模型的残差进行拟合。
  • 梯度提升: 训练过程通过梯度下降进行,每一步都试图最小化损失函数的梯度。新模型的训练目标是拟合前一步模型的负梯度。
  • 正则化: 为了防止过拟合,通常对每个弱学习器进行正则化,限制树的深度或节点的最小样本数。
  • 集成: 最终的预测是所有弱学习器的加权和,权重是通过梯度提升过程中学到的。

使用方法

GBM的使用步骤通常包括以下几个阶段:

  • 数据准备: 收集并准备好带标签的训练数据集。
  • 选择基础学习器: 选择基础学习器,通常是决策树。
  • 选择损失函数: 选择适当的损失函数,不同问题可能需要不同的损失函数。
  • 选择正则化参数: 设置正则化参数,以控制弱学习器的复杂度。
  • 选择学习率: 设置学习率,控制每一步迭代中新模型的权重。
  • 训练模型: 通过迭代训练弱学习器,根据梯度下降逐步提升模型。
  • 预测: 使用训练好的模型进行新数据的预测。

代码示例(使用Python和scikit-learn

以下是一个简单的梯度提升机分类的示例:

python 复制代码
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建梯度提升机模型
model = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=3, random_state=42)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型性能
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
report = classification_report(y_test, y_pred)

print(f'Accuracy: {accuracy}')
print(f'Classification Report:\n{report}')

在这个示例中,我们使用了GradientBoostingClassifier,你可以根据问题的性质调整模型的超参数,如n_estimators(弱学习器的数量)、learning_rate(学习率)和max_depth(树的深度)等。详细的参数说明可以在官方文档中找到。

相关推荐
你觉得20515 小时前
哈尔滨工业大学DeepSeek公开课:探索大模型原理、技术与应用从GPT到DeepSeek|附视频与讲义下载方法
大数据·人工智能·python·gpt·学习·机器学习·aigc
向上的车轮17 小时前
NOA是什么?国内自动驾驶技术的现状是怎么样的?
人工智能·机器学习·自动驾驶
你觉得20519 小时前
浙江大学朱霖潮研究员:《人工智能重塑科学与工程研究》以蛋白质结构预测为例|附PPT下载方法
大数据·人工智能·机器学习·ai·云计算·aigc·powerpoint
人工干智能19 小时前
科普:One-Class SVM和SVDD
人工智能·机器学习·支持向量机
MPCTHU19 小时前
预测分析(三):基于机器学习的分类预测
人工智能·机器学习·分类
_一条咸鱼_20 小时前
LangChain 入门到精通
机器学习
3DVisionary20 小时前
3D-DIC与机器学习协同模拟材料应力-应变本构行为研究
人工智能·机器学习·3d·3d-dic技术 机器学习·应力-应变本构行为·卷积神经网络(ecnn)·数字图像相关法(dic)
神经星星20 小时前
无需预对齐即可消除批次效应,东京大学团队开发深度学习框架STAIG,揭示肿瘤微环境中的详细基因信息
人工智能·深度学习·机器学习
神经星星20 小时前
【vLLM 学习】调试技巧
人工智能·机器学习·编程语言
呵呵哒( ̄▽ ̄)"20 小时前
线性代数:同解(1)
python·线性代数·机器学习