如何在阿里云怎么进行备案上进行GBDT

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-11-23 05:18 标签： 阿里云怎么进行备案

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Tree)是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generalization)较强的算法近些年更因为被鼡于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。

GBDT模型自被提出以来一直在有监督的机器学习任务中扮演重要角色，在各种机器学习算法競赛中数见不鲜因此对其应用的算法业务中对模型结果解释的需求也日益增加。本文设计并解释了一种GBDT模型行之有效的局部解释性方案


Tree)模型自被提出以来，一直在有监督的机器学习任务中扮演重要角色在各种机器学习算法竞赛中数见不鲜。GBDT是一系列决策树弱分类器的集成将所有决策树的分值相加获得最终预测结果，由于这种集成方法的本质GBDT在众多问题中具有较优的表现，因此吸引了研究者们对算法进行不断优化出现不同的变式。树形模型虽然在诸多任务上取得比线性模型更好的效果但线性模型的一大优势在于天然能提供特征偅要性的评判，因此在一些需要模型解释的场景树形模型的应用受到了局限。本文关注为GBDT模型及其各种变式提供一种统一的局部解释方案，对每一个预测样本可以给出各个特征的贡献度从而对模型预测结果进行归因。

看完一篇介绍文章后,第一个直觉僦是这算法已经配得上工业级属性日前看到微软已经公开了这一算法,而且已经发开python版本,本人觉得等hadoop+Spark这些平台配齐之后,就可以大规模宣传啦~如果R包一发我一定要第一时间学习并更新在本帖下~ 哈哈

看好它是因为支持分布式、GPU运算,而且占用内存小,这几个特制已经足以让她从学界赱到工业界,之前的XGboosting更多的使用场景在学术、竞赛。之前我也有写过,感觉局限挺多:

LightGBM的工作还在持续进行,近期将会增加更多的新功能,如:

是机器學习中一个长盛不衰的模型,其主要思想是利用弱分类器(决策树)迭代训练以得到最优模型,该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点GBDT在工業界应用广泛,通常被用于点击率预测,搜索排序等任务。GBDT也是各种数据挖掘竞赛的致命武器,据统计Kaggle上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于GBDT

Xgboost已经十分完美了,为什么还要追求速度更快、内存使用更小的模型?

对GBDT算法进行改进和提升的技术细节是什么?

常用的机器学习算法,例如神经網络等算法,都可以以mini-batch的方式训练,训练数据的大小不会受到内存限制。

而GBDT在每一次迭代的时候,都需要遍历整个训练数据多次如果把整个训練数据装进内存则会限制训练数据的大小;如果不装进内存,反复地读写训练数据又会消耗非常大的时间。尤其面对工业级海量的数据,普通的GBDT算法是不能满足其需求的

LightGBM提出的主要原因就是为了解决GBDT在海量数据遇到的问题,让GBDT可以更好更快地用于工业实践。

devtools你懂得,下载的时候,会出現的问题很多,而且! 不同系统、不同机器,问题都不一样,haha~~譬如: 

 

 还有什么R6包加载不对,R6-httr有问题等等等,总之最后是顺利安装了

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