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人工智能和机器学习之分类算法：梯度提升机（GBM）：
监督学习与分类算法
1 人工智能和机器学习之分类算法：梯度提升机（GBM）
1.1 简介
1.1.1 机器学习与监督学习概述
机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够从数据中学习并做出预
测或决策，而无需进行明确的编程。监督学习是机器学习中最常见的类型之一，
它通过给算法提供带有标签的训练数据，让算法学习如何将输入数据映射到输
出标签。监督学习可以分为两大类：回归和分类。回归任务预测连续值，而分
类任务则预测离散的类别标签。
1.1.2 分类算法的重要性
分类算法在许多领域中都至关重要，包括但不限于医疗诊断、情感分析、
图像识别和市场预测。它们能够帮助我们理解数据的结构，识别模式，并基于
这些模式对新数据进行分类。在监督学习中，选择正确的分类算法可以显著提
高预测的准确性。
1.1.3 梯度提升机（GBM）简介
梯度提升机（Gradient Boosting Machine，GBM）是一种强大的机器学习算
法，特别适用于分类和回归任务。它通过迭代地添加弱学习器（通常是决策树）
来构建一个强学习器，每次迭代都专注于纠正前一次迭代中的错误。GBM 能够
处理各种类型的数据，包括数值和类别数据，并且在处理高维数据时表现出色。
1.1.4 理解机器学习的基本概念
在深入 GBM 之前，理解机器学习的基本概念是必要的。机器学习涉及数据
预处理、模型选择、训练、评估和优化。数据预处理包括清洗数据、处理缺失
值和异常值、特征选择和特征工程。模型选择基于问题的类型和数据的特性。
训练是通过优化算法调整模型参数以最小化预测误差的过程。评估通常使用交
叉验证和各种性能指标，如准确率、召回率和 F1 分数。优化则涉及调整模型的
超参数以提高性能。
1.1.5 监督学习的定义与类型
监督学习是一种机器学习方法，其中算法从带有标签的训练数据中学习。
训练数据包括输入特征和对应的输出标签。监督学习可以分为回归和分类两大
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