GBDT梯度提升树算法及官方案例

【GBDT梯度提升树算法及官方案例】的更多相关文章

GBDT梯度提升树算法及官方案例

梯度提升树是一种决策树的集成算法.它通过反复迭代训练决策树来最小化损失函数.决策树类似,梯度提升树具有可处理类别特征.易扩展到多分类问题.不需特征缩放等性质.Spark.ml通过使用现有decision tree工具来实现. 梯度提升树依次迭代训练一系列的决策树.在一次迭代中,算法使用现有的集成来对每个训练实例的类别进行预测,然后将预测结果与真实的标签值进行比较.通过重新标记,来赋予预测结果不好的实例更高的权重.所以,在下次迭代中,决策树会对先前的错误进行修正. 对实例标签进行重新标记的机制由损…

【小白学AI】GBDT梯度提升详解

文章来自微信公众号:[机器学习炼丹术] 文章目录: 目录 0 前言 1 基本概念 2 梯度 or 残差 ? 3 残差过于敏感 4 两个基模型的问题 0 前言先缕一缕几个关系: GBDT是gradient-boost decision tree GBDT的核心就是gradient boost,我们搞清楚什么是gradient boost就可以了 GBDT是boost中的一种方法,boost还有XGBoost,adaboost. GBDT的基模型一般是CART 1 基本概念 [Boost] 就是让…

GBDT(梯度提升树)scikit-klearn中的参数说明及简汇

1.GBDT(梯度提升树)概述: GBDT是集成学习Boosting家族的成员,区别于Adaboosting.adaboosting是利用前一次迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重,在对更新权重后的训练集继续迭代训练.GBDT也是迭代算法,但是不同于Adaboosting,GBDT是进行一次迭代后,得出本次迭代的损失函数,对损失函数进行训练,最终得出每次迭代的结果相加!具体如下: GBDT训练一个模型M1,产生错误e1 , 针对e1训练第二个模型M2,产生错误e2, …

一文读懂：GBDT梯度提升

先缕一缕几个关系: GBDT是gradient-boost decision tree GBDT的核心就是gradient boost,我们搞清楚什么是gradient boost就可以了 GBDT是boost中的一种方法,boost还有XGBoost,adaboost. 基本概念 [Boost]就是让多个弱分类器,通过不同的集成方式,来让多个弱分类器变成一个强分类器. [gradient-boost] 梯度提升.简单的说,先训练一个弱分类器,然后弱分类器和目标值之间的残差,作为下一个弱分类器训…

机器学习 | 详解GBDT梯度提升树原理，看完再也不怕面试了

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注今天是机器学习专题的第30篇文章,我们今天来聊一个机器学习时代可以说是最厉害的模型--GBDT. 虽然文无第一武无第二,在机器学习领域并没有什么最厉害的模型这一说.但在深度学习兴起和流行之前,GBDT的确是公认效果最出色的几个模型之一.虽然现在已经号称进入了深度学习以及人工智能时代,但是GBDT也没有落伍,它依然在很多的场景和公司当中被广泛使用.也是面试当中经常会问到的模型之一. 遗憾的是市面上关于GBDT的资料虽然不少,但是很少有人把…

GBDT 梯度提升决策树简述

首先明确一点,gbdt 无论用于分类还是回归一直都是使用的CART 回归树.不会因为我们所选择的任务是分类任务就选用分类树,这里面的核心是因为gbdt 每轮的训练是在上一轮的训练的残差基础之上进行训练的.这里的残差就是当前模型的负梯度值 .这个要求每轮迭代的时候,弱分类器的输出的结果相减是有意义的.残差相减是有意义的. 如果选用的弱分类器是分类树,类别相减是没有意义的.上一轮输出的是样本 x 属于 A类,本一轮训练输出的是样本 x 属于 B类. A 和 B 很多时候甚至都没有比较的意义,A 类-…

梯度提升决策树（GBDT）与XGBoost、LightGBM

今天是周末,之前给自己定了一个小目标:每周都要写一篇博客,不管是关于什么内容的都行,关键在于总结和思考,今天我选的主题是梯度提升树的一些方法,主要从这些方法的原理以及实现过程入手讲解这个问题. 本文按照这些方法出现的先后顺序叙述. GBDT 梯度提升树实在提升树的基础上发展而来的一种使用范围更广的方法,当处理回归问题时,提升树可以看作是梯度提升树的特例(分类问题时是不是特例?). 因为提升树在构建树每一步的过程中都是去拟合上一步获得模型在训练集上的残差.后面我们将会介绍,这个残存正好是损失函数的…