GBDT_Simple_Tutorial:python实现GBDT的回归、二分类以及多分类,将算法流程详情进行展示解读并可视化,庖丁解牛地理解GBDT。Gradient Boosting Decision Trees regression, dichotomy and multi-classification are realized based on python, and the details of algorithm flow are displayed, interpreted and visu

上传者: 42134338 | 上传时间: 2021-06-15 20:39:29 | 文件大小: 553KB | 文件类型: ZIP
GBDT_Simple_Tutorial(梯度提升树简易教程) 简介 利用python实现GBDT算法的回归、二分类以及多分类,将算法流程详情进行展示解读并可视化,便于读者庖丁解牛地理解GBDT。 项目进度: 回归 二分类 多分类 可视化 算法原理以及公式推导请前往blog: 依赖环境 操作系统:Windows/Linux 编程语言:Python3 Python库:pandas、PIL、pydotplus, 其中pydotplus库会自动调用Graphviz,所以需要去下载graphviz的-2.38.msi ,先安装,再将安装目录下的bin添加到系统环境变量,此时如果再报错可以重启计算机。详细过程不再描述,网上很多解答。 文件结构 | - GBDT 主模块文件夹 | --- gbdt.py 梯度提升算法主框架 | --- decision_tree.py 单颗树生成,包括节点划分

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[{"title":"( 9 个子文件 553KB ) GBDT_Simple_Tutorial:python实现GBDT的回归、二分类以及多分类,将算法流程详情进行展示解读并可视化,庖丁解牛地理解GBDT。Gradient Boosting Decision Trees regression, dichotomy and multi-classification are realized based on python, and the details of algorithm flow are displayed, interpreted and visu","children":[{"title":"GBDT_Simple_Tutorial-master","children":[{"title":"展示图片","children":[{"title":"all_trees.png <span style='color:#111;'> 617.68KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"GBDT","children":[{"title":"decision_tree.py <span style='color:#111;'> 5.85KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"loss_function.py <span style='color:#111;'> 5.13KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"gbdt.py <span style='color:#111;'> 8.35KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"tree_plot.py <span style='color:#111;'> 10.49KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"LICENSE <span style='color:#111;'> 11.08KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 1.99KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":".gitignore <span style='color:#111;'> 81B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"example.py <span style='color:#111;'> 4.32KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]

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