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梯度增強樹庫

2012-01-27 99 views
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你知道一個好的梯度增強樹機器學習庫嗎？梯度增強樹庫

優選：

  • 具有良好的算法諸如AdaBoost，TreeBoost，AnyBoost，LogitBoost等
  • 具有可配置的弱分類器能夠分類和預測（迴歸）
  • 與所有的
  • 種類允許的信號：數字，類別或自由文本
  • C/C++或Python
  • 打開ource

到目前爲止，我發現http://www.multiboost.org/home看起來不錯。但我想知道是否還有其他圖書館？

來源

2012-01-27 Michal Illich

回答

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我個人更喜歡使用python subprocess模塊​​運行weka（這是java）。然而，我的同事經常使用：

  • orange - 推薦給我作爲Python的最佳機器學習工具包。
  • opencv - 這是C++，但有python綁定。該庫最初是爲計算機視覺開發的，但實現了許多ML算法（包括boosting）。

來源

2012-01-31 18:00:43 varepsilon

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的Weka看起來不錯，謝謝。 Orange似乎不支持梯度增強樹（afaik僅支持一棵樹）。 OpenCV支持增強樹，但似乎很專注於計算機視覺（我們需要它更多的文本分析，所以我不知道它是否可用）。謝謝！ – 2012-02-01 14:01:19

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這些不neccessarily滿足自己的喜好，但也有：

  • Treenet一個商業化和傑羅姆弗裏德曼最初實現的擴展。不開源，但我們發現它工作得很好
  • R gbm package特別針對梯度提升樹。

來源

2012-02-01 19:27:45 scttl

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R gbm看起來不錯。我們會嘗試。謝謝。 – 2012-02-04 10:46:16

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如果您正在尋找python版本，scikit-learn的最新版本會提供用於分類和迴歸的梯度提升迴歸樹（docs）。

這是一個類似的r GBM包 - GBM是（最小二乘）迴歸哪來更快scikit學習的實現更快的測試時間，當你的功能數量> 1000

來源

2012-05-12 19:11:22

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我會建議xgboost （問題提出時並不存在），這是一個開源的R/python包。

這是目前存在的最快速的梯度推進樹方法中，允許迴歸/分類，支持稀疏矩陣...

來源

2015-09-04 11:17:06 RUser4512

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