python 梯度提升树_梯度提升方法(Gradient Boosting)算法案例

GradientBoost算法 python实现，该系列文章主要是对《统计学习方法》的实现。

完整的笔记和代码以上传到Github,地址为(觉得有用的话，欢迎Fork,请给作者个Star)：

https://github.com/Vambooo/lihang-dl

提升树利用加法模型与前向分步算法实现学习的优化过程，当损失函数为平方损失和指数损失函数时，每一步优化都较为简单。但对一般损失函数来说，每一步的优化并不容易。Fredman为了解决这一问题，便提出了梯度提升(Gradient Boosting)方法。

梯度提升法利用最速下降的近似方法，这里的关键是利用损失函数的负梯度在当前模型的值r_{mi}作为回归问题提升树算法中的残差的近似值，拟合一个回归树。

梯度提升方法(Gradient Boosting)算法

注：该步通过估计使损失函数极小化的常数值，得到一个根结点的树。

Gradient Boost算法案例 python实现(马疝病数据)

(代码可以左右滑动看)

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import ensemblefrom sklearn import linear_model

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