按照前面文章的方法進行數(shù)據(jù)預(yù)測，完全不使用POI，天氣，交通情況的數(shù)據(jù)，可以達到0.43的成績。
不過如果想要獲得更好的成績，簡單的預(yù)測方法顯然無法滿足要求了。

GBDT

網(wǎng)友說可以使用GBDT的方法來進行數(shù)據(jù)預(yù)測。所以，我們先來聊聊GBDT算法的一些基礎(chǔ)知識。

熵

凡是說到算法，人工智能，機器學(xué)習(xí)的文章，多半一定要說到 熵 這個概念的。什么是熵？
百度一下：

熵（entropy）指的是體系的混亂的程度，它在控制論、概率論、數(shù)論、天體物理、生命科學(xué)等領(lǐng)域都有重要應(yīng)用，在不同的學(xué)科中也有引申出的更為具體的定義，是各領(lǐng)域十分重要的參量。熵由魯?shù)婪颉た藙谛匏?#xff08;Rudolf Clausius）提出，并應(yīng)用在熱力學(xué)中。后來在，克勞德·艾爾伍德·香農(nóng)（Claude Elwood Shannon）第一次將熵的概念引入到信息論中來。

一個體系越是單調(diào)，則熵越低，反之亦然。
這里我們引用數(shù)據(jù)挖掘大神的文章來接單說一下熵。

• 如果有一個字符串，里面包含了4種字符，每種出現(xiàn)的概率都是P= 1/4。
  P(X=A) = 1/4
  P(X=B) = 1/4
  P(X=C) = 1/4
  P(X=D) = 1/4
  這樣的字符串可能是：BAACBADCDADDDA。傳送這樣的字符串，每一個字符需要用幾個bit？
  答案是2個bit
  A = 00, B = 01, C = 10, D =11

• 如果有一個字符串，里面包含了4種字符，但是每個字符串出現(xiàn)的概率不同
  P(X=A) = 1/2
  P(X=B) = 1/4
  P(X=C) = 1/8
  P(X=D) = 1/8
  傳送這樣的字符串，每一個字符平均需要用幾個bit？注意這里說平均。
  答案是1.75個bit
  A = 0, B = 10, C = 110, D =111
  (如果使用等概率的方法， A = 00, B = 01, C = 10, D =11，則無法節(jié)省編碼量，還是2個bit)
  這里巧妙的做到了，出現(xiàn)概率高的字符，使用的bit位少，同時做到了編碼上的問題。
  （AB =〉010 和 C 110，D 111 不重復(fù)。AA =〉00 和 B 10 不重復(fù) 等）

• 有如果有一個字符串，里面3種字符串，每種出現(xiàn)概率都是 1/3呢？
  最簡單的編碼方式是 A = 00, B = 01, C = 10, 這樣是2個bit，但是如果好好計算一下，可以做到1.6個bit。
  A=10，B= 11，C = 0（理論上是1.58496 個bit）

• 有如果有一個字符串，里面N種字符串，每種出現(xiàn)概率是 PN呢？
  

• 如果有一個字符串，里面包含了4種字符，每種出現(xiàn)的概率都是P= 1/4 = 0.25。
  log(0.25,2) = - 2
  H(X) = - (1/4) * log(0.25,2) - (1/4) * log(0.25,2) - (1/4) * log(0.25,2) - (1/4) * log(0.25,2) = 2;

• 如果要表示下圖的H（X）和H（Y）呢？

這個很容易計算
這個很容易計算
H（X）= 1.5

P（Math） = 1/2 P（History）= 1/4 P（CS）= 1/4
log(0.25,2) = - 2 log(0.5,2) = - 1
H(X) = - (1/2) * log(0.5,2) - (1/4) * log(0.25,2) - (1/4) * log(0.25,2) = 0.5 + 0.5 + 0.5 = 1.5;

H（Y）= 1
P（Yes） = 1/2 P（No） = 1/2
H(Y) = - (1/2) * log(0.5,2) - (1/2) * log(0.5,2) = 0.5 + 0.5 = 1;

• 如果說，我們的計算范圍只是 X = Math 的數(shù)據(jù)。那么這個時候 H（Y | X = Math) 是多少呢？是多少呢？答案是1。（一共4條記錄，但是Y有兩種可能性）
• 如果說，我們的計算范圍只是 X = Histroy 的數(shù)據(jù)。那么這個時候 H（Y| X = Histroy)是多少呢？答案也是 0 。（一共2條記錄，但是Y只是一種可能性）
• 如果說，我們的計算范圍只是 X = CS 的數(shù)據(jù)。那么這個時候 H（Y| X = CS)是多少呢？答案也是 0 。（一共2條記錄，但是Y只是一種可能性）

H（Y | X ): 條件熵 Conditional Entropy

現(xiàn)在我們考慮一個問題，如果我們需要將Y傳輸出去。當然，如果直接傳輸?shù)脑?#xff0c; H（Y）= 1。
如果我們在傳輸?shù)臅r候，雙方都知道X的值，則需要熵定義為H（Y | X )。

例如：大家都知道X=History，則 Y 必然是 NO， H（Y ) = 0 ， Histroy的可能性是1/4 ，需要的傳輸量是 0（CS同理）
大家都知道X=Math，則 Y 可能是 Yes或者No，H（Y ) = 1 ，Math的可能性是1/2 ，需要的平均傳輸率是 1/2 * 1 = 0.5
Math的概率 P（Math） = 1/2 ； History的概率 P（Histroy）= 1/4； History的概率 P（CS）= 1/4；
則我們定義H（Y | X ) = H（Y | X = Math) * P（Math） + H（Y| X = Histroy) * P（Histroy） + H（Y| X = CS) * P（CS） = 0.5

Information Gain 信息增益 和 Relative Information Gain

從上文可知，比起直接傳輸Y，條件熵則更加劃算了。這些劃算的部分，我們稱為信息增益IG。
IG(Y|X) = H(Y) - H(Y | X)
上面的例子，IG(Y|X) = H(Y) - H(Y | X) = 1 - 0.5 = 0.5
進一步，這樣劃算的部分，占原來所需部分的比重是多少呢？
RIG= IG(Y|X) / H(Y) = 0.5 / 1 = 0.5 (節(jié)省的部分占了50%)

信息增益是什么，我們先從它的用處來了解它：
信息增益是特征選擇中的一個重要指標，它定義為一個特征能夠為分類系統(tǒng)帶來多少信息，帶來的信息越多，該特征越重要。

指標選擇

回到滴滴算法的問題，我們應(yīng)該挑選哪些指標作為GBDT的參考呢？

滴滴算法大賽算法解決過程 - 數(shù)據(jù)分析
滴滴算法大賽算法解決過程 - 擬合算法
滴滴算法大賽算法解決過程 - 方案設(shè)計
滴滴算法大賽算法解決過程 - 機器學(xué)習(xí)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的滴滴算法大赛算法解决过程 - 机器学习的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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