如何用navicat将csv快速导入数据库打开Navicat ，在我们要到处的数据上面右击鼠标，然后弹出的快捷菜单上点击“转储SQL 文件”，在再次弹出的子菜单项中选择第一个“数据跟结构”
高性能计算GBDT的原理是什么？
电脑
2024-01-29
从原理上来说，GBDT 和 SVM 哪个更强？为什么
GBDT 全称为 Gradient Boosting Decision Tree。是一种基于决策树(decision tree)实现的分类回归算法。GBDT 有两部分组成: gradient boosting, decision tree。 支持向量机(support vector machine)是一种分类算法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。 这两个算法关键看应用场景，主要是特征数量、训练过程和可解释性有区别。SVM 能够训练大量特征，不用考虑特征离散化或者分段，非线性映射可以很好的分gbdt算法是什么？
如下图：
在建立GBDT对象并作fit之后，可以使用如下代码获得要的规则代码：
dot_data = tree。export_graphviz(model_tree， out_file=None，
max_depth=5， feature_names=names_list， filled=True， rounded=True) # 将决策树规则生成dot对象。
模型最终可以描述为：
Fm(x)=∑m=1MT(x;θm)Fm(x)=∑m=1MT(x;θm)
模型一共训练M轮，每轮产生一个弱分类器T(x;θm)T(x;θm)。弱分类器的损失函数
θ^m=argminθm∑i=1NL(yi,Fm−1(xi)+T(xi;θm))θ^m=argminθm∑i=1NL(yi,Fm−1(xi)+T(xi;θm))
Fm−1(x)Fm−1(x)为当前的模型，gbdt通过经验风险极小化来确定下一个弱分类器的参数。具体到损失函数本身的选择也就是L的选择，有平方损失函数，0-1损失函数，对数损失函数等等。如果我们选择平方损失函数，那么这个差值其实就是我们平常所说的残差。
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