摘要：
主要内容： 非平衡数据的特征 SMOTE算法的思想及步骤 SMOTE算法的手工案例 SMOTE算法的函数介绍 1.非平衡数据的特征 在实际应用中，类别型的因变量可能存在严重的偏倚，即类别之间的比例严重失调。如欺诈问题中，欺诈类观测在样本集中毕竟占少数；客户流失问题中，忠实的客户往往也是占很少一部分； 阅读全文
摘要：
主要内容： 1.梯度提升决策树（GBDT）原理 1.1模型介绍 2.GBDT算法步骤 2.1GBDT算法在分类问题上的操作步骤 2.2GBDT算法在预测问题上的操作步骤 2.3GBDT函数介绍 3.GBDT示例 4.GBDT特点及应用 5.GBDT算法的应用——信用卡是否违约的识别 1.梯度提升决策 阅读全文
摘要：
主要内容： 1.模型介绍 提升树算法与线性回归模型的思想类似，所不同的是该算法实现了多棵基础决策树𝑓(𝑥)的加权运算，最具代表的提升树为AdaBoost算法，即 2.损失函数的介绍 对于Adaboost算法而言，每一棵基础决策树都是基于前一棵基础决策树的分类结果对样本点设置不同的权重，如果在前一 阅读全文