趋近智
梯度提升算法入门
章节 1: 集成学习与提升的基本原理
什么是集成方法？
Bagging 与 Boosting
提升（Boosting）原理介绍
AdaBoost算法：梯度提升算法的前身
了解弱学习器
集成学习中的偏差-方差权衡
章节 2: 梯度提升机 (GBM)
从提升到梯度提升
梯度与残差的作用
梯度提升机算法分步详解
回归任务的损失函数
分类任务的损失函数
动手实践：使用 Python 构建 GBM
章节 3: 使用 Scikit-Learn 实现梯度提升
Scikit-Learn的GradientBoostingClassifier
Scikit-Learn 的 GradientBoostingRegressor
梯度提升模型的拟合与预测
解读模型参数
GBM中的特征贡献度
偏依赖图用于模型解释
实战演练：构建预测模型
章节 4: 梯度提升进阶：XGBoost
为何选择XGBoost？速度与性能
相较于标准GBM的架构改进
XGBoost 中的正则化 (L1 和 L2)
自动处理缺失值
安装与设置XGBoost
XGBoost API：使用指南
动手实践：训练XGBoost模型
章节 5: 高级梯度提升：LightGBM与CatBoost
LightGBM 介绍：基于梯度的单边采样
LightGBM 的独占特征捆绑
CatBoost 简介：处理类别特征
CatBoost的有序提升和对称树
性能比较：XGBoost、LightGBM 与 CatBoost
动手实践：实现 LightGBM 和 CatBoost
章节 6: 超参数调整与模型优化
超参数调优的意义
梯度提升中的主要超参数
调整估计器数量和学习率
控制树的复杂度
正则化的抽样参数
调优的结构化方法
网格搜索与随机搜索的使用
动手实践：优化梯度提升模型
CatBoost 简介：处理类别特征
这部分内容有帮助吗？
- CatBoost: Unbiased Boosting with Categorical Features, Anna G. Dorogush, Vasily Ershov, and Andrey Gulin, 2017 Advances in Neural Information Processing Systems 30, Vol. 30 (NeurIPS) DOI: 10.5591/978-1-59990-267-3_168 - 介绍CatBoost算法、有序目标统计量以及自动特征组合的奠基性论文。
- CatBoost Documentation, Yandex, 2024 (Yandex) - CatBoost库的官方指南，包含安装、配置和使用方法，并详细解释了其参数和功能。
- Applied Predictive Modeling, Max Kuhn, Kjell Johnson, 2013 (Springer) DOI: 10.1007/978-1-4614-6849-3 - 关于数据预处理和特征工程的资源，涵盖了多种分类编码方法、它们的优缺点以及数据泄露的风险。