boosting

【机器学习-4】 | 集成学习 / 随机森林篇本文将系统介绍Bagging、Boosting两种集成学习方法及随机森林算法，涵盖其原理、过程、参数等内容。通过学习，你能理解两种方法的区别，掌握随机森林的随机含义、算法步骤、优点及关键参数使用，明确各知识点的逻辑关联，本篇将主要围绕原理方面展开，下篇文章再具体用一个项目来加深巩固本文提到的随机森林算法。

周志华《机器学习导论》第8章集成学习 Ensemble Learning目录8.1 个体与集成8.2 BoostingAda（Adaptive）Boost8.3 Bagging

大数据-276 Spark MLib - 基础介绍机器学习算法 Bagging和Boosting区别 GBDT梯度提升树● Bagging：对数据进行采样训练 ● Boosting：根据前一轮学习结果调整数据的重要性● Bagging：所有学习器平权投票 ● Boosting：对学习器进行加权投票

大数据-277 Spark MLib - 基础介绍机器学习算法 Gradient Boosting GBDT算法原理高效实现梯度提升树（Gradient 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。先来例子理解：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，发现差距还有4岁，第三轮我们用3岁拟合剩下的差距，差距就只有一岁了。如果我们迭代轮数还没有完，可以继续迭代下面，每一轮迭代，拟合的岁数误差都会减小，最后将每次拟合的岁数加起来便是模型输出的结果

数量优势：使用Bagging和Boosting的集成模型装袋法（Bagging）和提升法（Boosting）是机器学习中两种强大的集成技术——它们是数据科学家必须掌握的知识！读完本文后，你将深入理解装袋法和提升法的工作原理以及何时使用它们。我们将涵盖以下主题，并大量使用示例来直观展示关键概念：

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大连理工大学选修课——机器学习笔记（8）：Boosting及提升树不同的数据集彼此独立，可并行操作数据集之间存在强依赖关系，只能串行实现处理的结果都是带来了训练集改变，从而得到不同的学习模型

Bagging、Boosting、Stacking的原理Bagging、Boosting、Stacking是常见集成学习的形式，它们都是通过对多个学习器进行有机组合，达到比单个学习器性能更好的目标。

概率预测之NGBoost（Natural Gradient Boosting）回归和分位数（Quantile Regression）回归概率预测是一种预测方法，它不仅提供一个具体的预测值（如点预测），还提供预测值的概率分布或置信区间。这种方法能够更好地捕捉预测的不确定性，适用于需要了解预测结果可靠性的场景。

精神分裂症患者GAF评分的可视化分析|使用集成学习模型 LightGBM集成学习是机器学习中通过组合多个模型（称为基学习器）的预测结果来提升整体性能的方法。其主要思想是 “集体智慧”，多个简单模型的组合通常比单个模型更强大、更稳健。

Boosting 框架Boosting是利用n个弱学习器串行生成并融合从而减少整体偏差的集成学习框架Boosting算法的三个要素

【集成学习】Boosting算法详解集成学习（Ensemble Learning）是一种通过结合多个模型的预测结果来提高整体预测性能的技术。相比于单个模型，集成学习通过多个基学习器的“集体智慧”来增强模型的泛化能力，通常能够提高模型的稳定性和准确性。

梯度提升决策树（GBDT，Gradient Boosting Decision Tree）梯度提升决策树（GBDT，Gradient Boosting Decision Tree）是一种集成学习方法，它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进行预测。GBDT 是梯度提升（Gradient Boosting）算法的一种实现，在许多机器学习任务中表现出色，尤其是在结构化数据（如表格数据）上的分类和回归任务中。

【干货分享】Boosting算法简单案例Boosting算法是一种集成学习方法，通过逐步迭代训练弱分类器，并通过加权组合它们的预测结果来构建一个强分类器。

梯度提升树（Gradient Boosting Trees）详解✅作者简介：2022年博客新星第八。热爱国学的Java后端开发者，修心和技术同步精进。 🍎个人主页：Java Fans的博客 🍊个人信条：不迁怒，不贰过。小知识，大智慧。 💞当前专栏：机器学习分享专栏 ✨特色专栏：国学周更-心性养成之路 🥭本文内容：梯度提升树（Gradient Boosting Trees）详解

正义的彬彬侠

CatBoost 中对分类特征进行目标变量统计编码公式解析公式 14-2 是 CatBoost 中对分类特征进行目标变量统计编码的一种改进版本，加入了平滑项，用于处理稀疏数据和类别样本不足的情况。下面是对公式的详细解释：

机器学习（七）——集成学习（个体与集成、Boosting、Bagging、随机森林RF、结合策略、多样性增强、多样性度量、Python源码）Bagging和随机森林是并行式集成学习方法，通过从原始训练集中采样产生不同的子集来训练基学习器。为了使基学习器具有明显差异，一种可能的做法是对训练样本进行采样，产生出若干个不同的子集，再从每个数据子集中训练出一个基学习器。但是为了保证基学习器效果不是太差，可以使用相互有交叠的子集。

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XGBoost算法Python代码实现这段代码定义了一个名为 XGBoost 的类，旨在实现 XGBoost 的基础功能，包括梯度提升树的训练和预测。以下是对代码的详细解读：

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《XGBoost算法的原理推导》12-14决策树复杂度的正则化项公式解析本文是将文章《XGBoost算法的原理推导》中的公式单独拿出来做一个详细的解析，便于初学者更好的理解。

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在AdaBoost中，分类错误的样本的权重会增大在AdaBoost中，分类错误的样本的权重会增大，这是AdaBoost的核心机制之一。在每一轮迭代中，AdaBoost会根据当前弱分类器的表现，调整每个样本的权重：

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在AdaBoost中每轮训练后，为什么错误分类的样本权重会增大e^2αt倍在 AdaBoost 的每一轮迭代中，样本 i i i 的权重更新公式为： w t + 1 , i = w t , i ⋅ exp ⁡ ( − α t y i G t ( x i ) ) Z t w_{t+1,i} = \frac{w_{t,i} \cdot \exp(-\alpha_t y_i G_t(x_i))}{Z_t} wt+1,i=Ztwt,i⋅exp(−αtyiGt(xi))