[发明专利]一种改进的GBDT算法在审
| 申请号： | 202010319513.4 | 申请日： | 2020-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN113537505A | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 田慧欣;秦鹏亮 | 申请（专利权）人： | 天津工业大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300387 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种改进的GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)算法。该算法是在改进GBDT算法的基础上提出的。该算法首先通过构造的评判指标在不同的数据集上选定学习机完成初始学习，然后通过构造的变量Δ判断样本学习的好坏，从而确定样本的学习率，最后结合梯度提升的思想完成集成学习。由于在不同数据集上选择了初始的学习机，所以该算法在任何数据集都有很强的学习能力并可以完成良好的预测。同时通过设定学习率的组合策略，可以使样本学习更充分，预测效果更好。本发明基于GBDT的改进算法，能够在不同的数据集上实现良好的预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 改进 gbdt 算法 | ||
【主权项】：
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