梯度提升树：建模

梯度提升是一种用来提升其他模型性能的技术。核心思路是先运行一个较弱但计算简单的模型。然后用该模型的残差替换原始响应值，再拟合另一个模型。将原始的响应预测模型与新的残差预测模型"相加"，就能得到更准确的模型。您可以反复执行这个过程：不断训练新模型去预测前一轮模型的残差，并把结果加总进去。随着迭代次数的增加，模型会越来越强。

更具体地说，sparklyr 使用的是梯度提升树，也就是以决策树作为"弱但易计算"的基学习器进行梯度提升。它既可用于分类问题（响应变量为类别型），也可用于回归问题（响应变量为连续型）。在这里要用到的回归场景中，衡量拟合好坏的指标就是残差。

关于决策树，可参考课程 Supervised Learning in R: Classification 和 Supervised Learning in R: Regression 的更深入讲解。后者也涵盖了梯度提升。

在 sparklyr 中运行梯度提升树模型，请调用 ml_gradient_boosted_trees()。本章第一个练习已介绍过该函数的用法。

本练习是课程的一部分

R 中使用 sparklyr 的 Spark 入门

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练习说明

我们已为您创建好名为 spark_conn 的 Spark 连接。基于存储在 Spark 中、已合并并过滤的曲目元数据/音色数据，预先定义了一个名为 track_data_to_model_tbl 的 tibble。

获取包含字符串 "timbre" 的列，作为特征使用。
- 使用 colnames() 获取 track_data_to_model_tbl 的列名。注意：names() 不能满足需求。
- 使用 str_subset() 过滤列名。
- 该函数的 pattern 参数应为 fixed("timbre")。
- 将结果赋值给 feature_colnames。
使用 reformulate() 为模型创建 formula。
- termlabels 参数（公式的输入）应为 feature_colnames。
- response 参数（公式的输出）应为 "year"。
- 将结果赋值给 year_formula。
- 以这种方式使用 reformulate() 会用 + 号将 feature_colnames 中的所有变量连接为 formula 的右侧。最终得到的公式形如 year ~ timbre1 + timbre2 + ... + timbre12，用于定义要纳入模型的变量之间的关系。
运行梯度提升模型。
- 调用 ml_gradient_boosted_trees()，并将刚创建的 year_formula 作为其唯一参数。
- 将结果赋值给 gradient_boosted_trees_model。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# track_data_to_model_tbl has been pre-defined
track_data_to_model_tbl

feature_colnames <- track_data_to_model_tbl %>%
  # Get the column names
  ___ %>%
  # Limit to the timbre columns
  ___(___(___))

feature_colnames

# Create the formula for the model
year_formula <- ___

gradient_boosted_trees_model <- track_data_to_model_tbl %>%
  # Run the gradient boosted trees model
  ___

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