使用C#编写的GBDT算法，训练效果良好，可供C++/C编写人员参考。 个人能力有限，如有问题，欢迎指正！

| | 什么是新的？ ThunderGBM获得了IEEE计算机协会出版委员会颁发的IEEE并行和分布式系统事务奖（2019年最佳论文奖）（在987篇论文中，有1篇是因为“ Zeyi Wen ^，Jiahuaai Shi *，Bingsheng He，Jian Chen，Kotagiri Ramamohanarao和李勤彬*，“为高效梯度提升决策树训练开发GPU”，IEEE并行和分布式系统交易，第30卷，第12期，2019年，第2706-2717页。”）。 查看更多详细信息： ， 总览 ThunderGBM的任务是帮助用户轻松有效地应用GBDT和随机森林来解决问题。 ThunderGBM利用G

员工流失预测 这是使用xgboost＆GBDT＆Lightgbm＆ngboost预测员工流失的项目

最早提出GBDT思想的论文，很多GBDT的原理在里面都已经系统性地进行了阐述，比看博客要更系统

包含了系统过滤、GBDT、xgboost、GBDT+LR、FM、FFM、deepFM、wide&deep;、deep✗等多篇论文。

R语言GBDT算法

LightGBM（Light Gradient Boosting Machine） 是微软开源的一个实现 GBDT 算法的框架，支持高效率的并行训练。GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT 在工业界应用广泛，通常被用于点击率预测，搜索排序等任务。GBDT 也是各种数据挖掘竞赛的致命武器，据统计 Kaggle 上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于 GBDT。LightGBM 提出的主要原因是为了解决 GBDT 在海量数据遇到的问题，让 GBDT 可以更好更快地用于工业实践。其具有以下优点：更快的训练速度更低的内存消耗更好的准确率分布式支持，可以快速处理海量数据 标签：LightGBM

GBDT决策树模型开发代码，详细的说明见https://blog.csdn.net/iqdutao/article/details/107698851

点击率模型 基于纯Spark MLlib的CTR预测模型，无第三方库。 实现模型 朴素贝叶斯 逻辑回归 分解机 随机森林 梯度提升决策树 GBDT + LR 神经网络 内部产品神经网络（IPNN） 外部产品神经网络（OPNN） 用法 这是一个行家项目。 Spark版本是2.3.0。 Scala版本是2.11。 在maven自动导入依赖项之后，您可以简单地运行示例函数（ com.ggstar.example.ModelSelection ）来训练所有CTR模型并获得所有模型之间的指标比较。 有关点击率预测的相关论文 其他资源

xgboost是大规模并行boosted tree的工具，它是目前最快最好的开源boosted tree工具包，比常见的工具包快10倍以上。在数据科学方面，有大量kaggle选手选用它进行数据挖掘比赛，其中包括两个以上kaggle比赛的夺冠方案。在工业界规模方面，xgboost的分布式版本有广泛的可移植性，支持在YARN, MPI, Sungrid Engine等各个平台上面运行，并且保留了单机并行版本的各种优化，使得它可以很好地解决于工业界规模的问题。这篇文章为xgboost的实现原理。