机器学习是人工智能的一个分支领域，致力于构建自动学习和自适应的系统，它利用统计模型来可视化、分析和预测数据。一个通用的机器学习模型包括一个数据集(用于训练模型)和一个算法(从数据学习)。但是有些模型的准确性通...

在机器学习中，我们把机器学习分为监督学习和非监督学习，监督学习就是在一组有标签（有目标）属性的数据集中，我们将数据教给机器学习，让他根据数据中的属性和目标，去看题目答案一样把答案记住。之后再给类似的题目去作一样。...

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。

网格搜索是将训练集训练的一堆模型中，选取超参数的所有值（或者代表性的几个值），将这些选取的参数及值全部列出一个表格，并分别将其进行模拟，选出最优模型。...

在网上看到一篇GBDT介绍非常好的文章，GBDT大概是非常好用又非常好用的算法之一了吧(哈哈 两个好的意思不一样)

在上一节中，我们介绍了GBDT的基本思路，但是没有解决损失函数拟合方法的问题。针对这个问题，大牛Freidman提出了用损失函数的负梯度来拟合本轮损失的近似值，进而拟合一个CART回归树。第t轮的第i个样本的损失函数的负梯度表...

基尼指数（Gini不纯度）表示在样本集合中一个随机选中的样本被分错的概率。 注意：Gini指数越小表示集合中被选中的样本被参错的概率越小，也就是说集合的纯度越高，反之，集合越不纯。当集合中所有样本为一个类时，基尼指数为0....

在讨论分类时，我们经常分析二维数据（一个自变量，一个因变量）（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

决策树模型既可以做分类分析（即预测分类变量值），也可以做回归分析（即预测连续变量值），分别对应的模型为分类决策树模型（DecisionTreeClassifier）及回归决策树模型（DecisionTreeRegressor）。...

网上有很多关于sklearn的学习教程，大部分都是简单的讲清楚某一个方面。其实最好的教程就是官方文档（http://scikit-learn.org/stable/），但是官方文档讲述的太过于详细，同时很多人对官方文档的理解和结构认识上都不能很好的...