【Sklearn】基于梯度提升樹算法的數據分類預測（Excel可直接替換數據）
- 1.模型原理
- 2.模型參數
- 3.文件結構
- 4.Excel數據
- 5.下載地址
- 6.完整代碼
- 7.運行結果
1.模型原理
梯度提升樹（Gradient Boosting Trees）是一種集成學習方法，用于解決分類和回歸問題。它通過將多個弱學習器（通常是決策樹）組合成一個強學習器，以逐步減小預測誤差。下面是梯度提升樹的模型原理和數學公式的解釋。
模型原理：
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損失函數（Loss Function）： 在梯度提升樹中，首先定義一個損失函數，用來衡量模型的預測值與實際值之間的差距。對于分類問題，常用的損失函數包括對數損失（Log Loss）和指數損失（Exponential Loss），而對于回歸問題，通常使用均方誤差（Mean Squared Error）作為損失函數。
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基本模型（Base Learner）： 梯度提升樹使用決策樹作為弱學習器，也可以使用其他
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結果為什么是true)
系統臨時IP以及靜態IP配置（關閉、啟動網卡等操作）)
