Python中的梯度提升(GBM)算法实例
梯度提升(GBM)是一种机器学习方法,通过迭代地训练模型来逐步减少损失函数。它在回归和分类问题中都有良好的应用效果,并且是一种强大的集成学习算法。本文将以Python为例,介绍如何使用GBM算法对一个回归问题进行建模。
首先我们需要导入一些常用的Python库,如下所示:
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error
然后我们需要进行特征工程,将分类变量编码成哑变量(Dummy Variable)。这里我们使用Pandas的get_dummies函数。
train_data = pd.get_dummies(train_data) test_data = pd.get_dummies(test_data)
接下来,我们使用测试集数据评估模型的性能。在这里,我们使用均方误差(MSE)来评价模型的性能。代码如下所示:
pred=model.predict(test_data) mse=mean_squared_error(test_label, pred) print("MSE:",mse)
最后,我们可以进一步探索GBM模型中变量的重要性。我们可以使用sklearn的feature_importances_函数来得到。
feat_imp = pd.Series(model.feature_importances_, index=train_data.columns).sort_values(ascending=False) print(feat_imp)
总之,本文演示了如何使用Python的sklearn库实现GBM算法。我们使用Car Evaluation数据集来预测车辆的价格,并评估了模型的性能,并且我们还可以得到变量的重要性分数。GBM在机器学习中具有良好的应用效果,并且是一种强大的集成学习算法。