2017.03.07回顾 GBDT前面树权重更大 python散点图

1、确定数据传输格式

2、看了下通过率方面的问题

3、下午开始研究GBDT相关问题，我最开始的疑问，是不是前面的树的权重大，对于我实际的数据集大多数样本点是这样的，少部分比较反常，但是我后来换了一个标准数据集，由于数据集太好了，损失函数直接就收敛到0了，所以每个点的预测值也是收敛到一个非常大非常小的值，在expit函数下，大概绝对值8，数值就很接近1或0了，然后前面收敛曲线基本上接近于一条直线，看不出速率的变化，我后来输出了delta值，确实前面几棵树的delta值要大一些，而且对某些样本点，delta值输出出来非常漂亮，每一颗树依次减小，最后开始收敛于某个值，之所以前面接近一条直线，主要是前面的树权重并没有大到肉眼可以很好地分辨，所以我误以为没有变化，看来不同的数据集，前面几棵树的变化程度大小自然也不一样，有可能前面1棵树当后面3棵树，也有可能一棵树当五棵树，所以我无法佐证我自己的猜测，所以我基本上初步可以得出结论，对于GBDT，前面的树就是比后面的树更重要，通过研究这一点，我还观察到其他的一些现象，我自己的数据集上，收敛速度很慢，20000颗树都很难收敛，收敛曲线倒是越来越平滑，在这个过程中，测试集上的AUC越来越低，显然出现了过拟合。有时候某个点的值会存在拐点。

4、画散点图

import matplotlib as pltplt.scatter(x,y)plt.xlabel('x')plt.ylabel('y')plt.show()

5、我后来研究了下把散点图拟合成一条曲线，没找到现成的python模块