Python | 集成学习入门(二):GBDT分类器实战详解

本文讨论了集成学习中的Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)算法，并介绍了其在分类模型中的应用和优势。

文章指出，GBDT在迭代过程中通过选择梯度下降的方向来优化模型，目的是最小化损失函数，从而提升模型的准确性。损失函数衡量的是模型的可靠程度：损失函数越小，模型的错误率越低。因此，沿损失函数的梯度方向降低其值是改进模型性能的关键。

文章接着提供了一段Python代码，展示了如何使用GBDT算法构建分类模型。首先加载必要的Python库，如pandas、numpy、scikit-learn等。

    
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier  # GBDT算法
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import datasets
    
  

文章继续展示了如何加载数据集（以iris数据集为例），进行数据划分，并构建GBDT模型，代码如下：

    
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=111)
clf = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=1.0, max_depth=1, random_state=0).fit(X_train, y_train)
    
  

文章最后介绍了GradientBoostingClassifier的主要参数：

• n_estimators: 最大迭代次数，默认为100。应选取适中的值以避免欠拟合和过拟合。
• learning_rate: 学习率，决定了每次迭代步长的大小，与n_estimators共同考虑以达到最佳模型性能。