Spark.ML中的GBT分類/回歸算法的總結(jié)。分類和回歸任務(wù)的區(qū)別在于損失函數(shù)和基學(xué)習(xí)器(決策樹)不純度計(jì)算準(zhǔn)則不同,分類問題被當(dāng)作label為-1/+1的回歸問題處理。分...
用于回歸的GBT(Gradient-Boosted Trees)算法,基于J.H. Friedman. "Stochastic Gradient Boosting"實(shí)現(xiàn),支持...
用于分類的GBT(Gradient-Boosted Trees)算法,基于J.H. Friedman. "Stochastic Gradient Boosting"實(shí)現(xiàn),目前...
run方法 根據(jù)任務(wù)類型訓(xùn)練得到一組弱學(xué)習(xí)器及對(duì)應(yīng)的權(quán)重。分類任務(wù)(目前只能處理二分類)和回歸任務(wù)調(diào)用的是相同的方法進(jìn)行訓(xùn)練,分類任務(wù)可以看作是取值范圍為[-1, +1]的回...