原理： 决策树生成算法： 是递归地生成决策树，它往往分类精细，对训练数据集分类准确，但是对未知数据集却没有那么准确，有比较严重的过拟合问题。因此，为了简化模型的复杂度，使模型的泛化能力更强，需要对已生成的决策树进行剪枝。 集成分类算法： 集成（Ensemble）分类模型综合考量多个分类器的预测结果，从而做出决策。 随机森林分类器用相同的训练数据同时搭建多个独立的分裂模型，然后通过投票的方式，以少数服从多数的原则作出最终分类的决策。在相同的训练数据上同时搭建多棵决策树，每棵决策树会放弃固定的排序算法，随机选取特征。 梯度提升决策树按照一定的次序搭建多个分类模型。模型之间彼此存在依赖关系。后续加入

本文针对交通数据挖掘领域的交通流预测问题进行研究和实现.主要对数据挖掘技术应用于交通流数据的特征选择和交通流预测模型的建立提出算法.在对采样数据进行清洗后，以分类与回归决策树作为基学习器，采用梯度提升决策树进行回归拟合，计算出交通数据的特征重要度.并以此重要度作为自适应特征选择的依据.其次，采用聚类算法对选取后的特征数据进行聚类分析，缩小样本大小的同时，同类数据更加相似.最后，以实时数据匹配相应聚类作为训练数据集，使用经过人工鱼群算法优化参数后的支持向量机进行交通流预测.本文结尾通过实验数据论证本文所提出的算法和模型.

梯度提升决策树算法（GBDT）作者：江尘（[受电子邮件保护]）GBDT是Jerome H. Friedman的梯度提升决策树算法的高性能且功能齐全的C ++实现。 （[受电子邮件保护]）GBDT是Jerome H. Friedman的“梯度增强决策树算法”及其现代后代的高性能且功能齐全的C ++实现。 它具有高效，低内存占用，丢失功能的集合以及内置机制来处理分类功能和缺失值的功能。 GBDT什么时候对您有利？ 您正在寻找的不仅仅是线性模型。 梯度提升决策

Gradient Boosting Decision Tree 1. 构建与使用 1.1 构建 Windows: 使用 Visual Studio 2017 打开解决方案并生成即可。 Linux: 根目录提供了 makefile 文件，使用 make 编译即可，需要 gcc >= 5.4.0 1.2 使用 用法：boost 接受 LibSVM 格式的训练数据输入，如下每行代表一个训练样本： : : : 用于预测的数据输入和训练数据类似： :<featu

针对室内环境中指纹定位接收信号强度信息的高维时变特性以及动态目标定位误差的 累积问题，提出了一种基于梯度提升决策树与粒子滤波相结合的融合算法。该算法首先利用梯 度提升决策树算法建立的位置坐标与接收信号强度之间的非线性映射模型，对在线接收的信号 强度数据进行特征分类判别，实现位置的初步估计；随着目标的运动，进一步结合粒子滤波方 法，迭代地实现动态目标位置的精确预测；另外，将定位轨迹与实际轨迹进行对比，以验证该算 法的稳定性。实验仿真结果表明：累积分布函数在80％的百分位处，提出算法的定位精度控制 在1.19m以内，明显优于基于支持向量机、随机森林等定位算法；同时较基于梯度提升决策树 算法的定位精度提升了34.9％；所获得的定位轨迹与实际轨迹的趋势一致且趋于收敛。