GBDT的基本原理

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这里以二元分类为例子,给出最基本原理的解释 GBDT 是多棵树的输出预测值的累加 GBDT的树都是回归树而不是分类树分类树分裂的时候选取使得误差下降最多的分裂计算的技巧最终分裂收益按照下面的方式计算,注意圆圈内的部分是固定值 GBDT 二分类 GBDT在实现中可以完全复用上面的计算方法框架,只是我们的优化的目标函数不同. 这里使用的是指数误差函数,不管是预测正确还是错误误差值都存在,但是正确的预测会使得误差值小于错误的预测参考 AdaBoost and the Super B…

随机森林RF、XGBoost、GBDT和LightGBM的原理和区别

目录 1.基本知识点介绍 2.各个算法原理 2.1 随机森林 -- RandomForest 2.2 XGBoost算法 2.3 GBDT算法(Gradient Boosting Decision Tree) 2.4 LightGBM提升学习模型 1.基本知识点介绍 RandomForest.XGBoost.GBDT和LightGBM都属于集成学习. 集成学习通过构建并结合多个分类器来完成学习任务,也称为多分类系统,集成学习的目的是通过结合多个机器学习分类器的预测结果来改善基本学习器的泛化能力和…

后端程序员之路 10、gbdt（Gradient Boosting Decision Tree）

1.GbdtModelGNode,含fea_idx.val.left.right.missing(指向left或right之一,本身不分配空间)load,从model文件加载模型,xgboost输出的gbdt模型格式scoring,打分double sum_score = 0;for (size_t i = 0; i < _tree_count; ++i) { sum_score += _scoring(_trees[i], features);}double final_score =…

gbdt在回归方面的基本原理以及实例并且可以做分类

对书法的热爱,和编译器打数学公式很艰难,就这样的正例自己学过的东西,明天更新gbdt在分类方面的应用. 结论,如果要用一个常量来预测y,用log(sum(y)/sum(1-y))是一个最佳的选择. 本人理解:多分类变成多个二分类,比如说当前类别A,训练集的标签为属于A的为1,其他为0,该值为连续值(概率),基于这所有的样本生成一棵树:结果为对类别A的预测值f(x):然后B标签,C标签同理可得:然后通过softmax层处理下得到属于各个类别的概率值:这里每一轮迭代都会和类别数目相同的树:每一棵树针…

RF,GBDT,XGBoost,lightGBM的对比

转载地址:https://blog.csdn.net/u014248127/article/details/79015803 RF,GBDT,XGBoost,lightGBM都属于集成学习(Ensemble Learning),集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善基本学习器的泛化能力和鲁棒性. 根据基本学习器的生成方式,目前的集成学习方法大致分为两大类:即基本学习器之间存在强依赖关系.必须串行生成的序列化方法,以及基本学习器间不存在强依赖关系.可同时生成的并行化方法:前者的代表就…

GBDT学习笔记

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree,Friedman,1999)算法自提出以来,在各个领域广泛使用.从名字里可以看到,该算法主要涉及了三类知识,Gradient梯度.Boosting集成算法和 Decision Tree决策树. 该算法是GREEDY FUNCTION APPROXIMATION A GRADIENT BOOSTING MACHINE一文提出来的,它是一种基于 Gradient 的 Boosting Ensemble 模型.该算法底层基于 C…