趋近智
精通梯度提升算法
章节 1: 梯度提升算法核心原理回顾
集成方法：回顾
决策树作为基学习器
加法模型框架
梯度下降基本原理
介绍梯度提升机 (GBM)
章节 2: 梯度提升算法详解
函数梯度下降
推导通用GBM算法
回归中常见的损失函数
分类任务的常用损失函数
收缩（学习率）的作用
抽样方法 (随机梯度提升)
使用 Scikit-learn 实现 GBM
实践：构建基础GBM模型
章节 3: 梯度提升中的正则化
提升算法中的过拟合问题
树结构限制：深度、节点和分裂
收缩作为隐式正则化
数据抽样 (随机梯度提升)
正则化目标函数 (L1/L2)
早停策略
动手实践：应用正则化
章节 4: XGBoost：极限梯度提升
GBM 的原理及优化
正则化学习目标
分裂查找算法：精确贪心
分割查找算法：近似贪婪算法
稀疏感知分裂查找
系统优化：缓存感知与并行处理
XGBoost API: 参数与配置
实践操作：实现XGBoost
章节 5: LightGBM：轻量级梯度提升机
动机：应对XGBoost的局限性
基于梯度的单侧采样 (GOSS)
独占特征捆绑 (EFB)
基于直方图的分裂点查找
逐叶式树生长
优化的类别特征处理
LightGBM API：参数与配置
动手实践：实现 LightGBM
章节 6: CatBoost：梯度提升决策树
动机：分类数据面临的难题
有序目标统计 (Ordered TS)
处理预测偏差：有序提升
处理特征组合
遗忘树
GPU训练加速
CatBoost API: 参数与配置
动手实践：实现 CatBoost
章节 7: 高级主题与定制
使用SHAP理解模型可解释性
梯度提升模型的TreeSHAP
全局解释与局部解释
分类的概率校准
实现自定义损失函数
实现自定义评估指标
使用提升算法处理不平衡数据集
实践：自定义目标与 SHAP
章节 8: 超参数优化策略
超参数调优的重要性
识别重要的超参数
系统化调优：网格搜索与随机搜索
高级调优：贝叶斯优化
超参数优化框架 (Optuna, Hyperopt)
调优策略：从粗到细
调优的交叉验证策略
动手实践：使用 Optuna 进行进阶调优
章节 9: 梯度提升处理特定任务
使用梯度提升的排序学习
排序损失函数（成对、列表）
梯度提升在生存分析中的应用
生存分析目标函数 (Cox 比例风险模型)
使用梯度提升进行分位数回归
分位数损失函数实现
多输出梯度提升
实践：使用XGBoost实现排序
生存分析目标函数 (Cox 比例风险模型)
这部分内容有帮助吗？
- Regression Models and Life-Tables, David R. Cox, 1972 Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological), Vol. 34 (Royal Statistical Society) DOI: 10.1111/j.2517-6161.1972.tb00899.x - 首次提出Cox比例风险模型和部分似然概念的原始出版物，构成了生存分析目标函数的基础。
- The Statistical Analysis of Failure Time Data, John D. Kalbfleisch, Ross L. Prentice, 2002 (Wiley) DOI: 10.1002/9781118032985 - 一本经典教科书，全面阐述了生存分析，包括对Cox PH模型及其理论基础的详细解释。
- Survival Analysis with Integrated Machine Learning and Deep Learning: A Tutorial, Håvard Kvamme, Ørnulf Borgan, Daniel Fensom, 2019 Journal of Machine Learning Research, Vol. 20 (JMLR, Inc.) DOI: 10.5555/3305381.3305382 - 一份全面的教程，讨论了使用机器学习和深度学习进行生存分析的现代方法，包括在这些背景下应用基于Cox的损失函数。
- Learning Task Parameters - XGBoost Documentation, XGBoost Contributors, 2023 (XGBoost Project) - XGBoost库中
survival:cox目标函数实现的官方文档，包括输入数据格式和使用注意事项。