Gradient boosted decision tree

最新推荐文章于 2024-07-04 21:40:57 发布
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本文深入探讨了Adaboost与Gradient Boosting两种机器学习算法。Adaboost通过调整错误样本权重来优化决策树，而Gradient Boosting则通过梯度下降方式提升模型性能。文章还介绍了Adaboost中权重计算的数学原理。

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1.Adboost decision tree
在这里插入图片描述

Gradient boosted decision 就是将Adaboost和decision Tree结合起来的算法。
在这里插入图片描述
Adaboost是根据前一步求出的g的错误率来提高错误数据在下一笔训练数据里面的权重来不断训练处新g的。
但是decision tree没有权重的概念我们该怎么办呢？我们的方法是根据权重来对数据进行取样，比如错误率本来是10，那么我们就把错误数据的采样概率提高10倍，然后用采样的新数据来训练新的决策树。
在这里插入图片描述
但是如果我们总是训练出一个完全的决策树，那么决策树的错误率总是0，那么其在最终结果中的权重都将是无穷大，所以这时不行的，我们采取的方法是：对决策树进行剪枝或者限定树的高度，不训练出一个完全的决策树。
比如说，限制高度为1：
在这里插入图片描述
当限制高度为1时，我们不需要做sampling，而是直接将权重带进去，因为一层的决策树就是一个简单的二分问题。

2.optimization of Adaboost
主要计算adaboost权重的来源：
αt=ln1−ϵtϵt\alpha_t=ln\sqrt{\frac{1-\epsilon_t}{\epsilon_t}}αt​=lnϵt​1−ϵt​​​
有点复杂，我就不写了，用到的时候再去看吧。

3.Gradient boosting

Python实现GBDT(Gradient Boosted Decision Tree)
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GBDT（`Gradient Boosting Decision Tree`）是一种基于决策树的集成学习算法，也是一种迭代式的 boosting 算法。 其基本思路是将多个 `弱分类器` （决策树）进行迭代加权，来提升模型的准确性。在每一次迭代中，GBDT 会根据上一轮模型的预测结果计算出残差（实际值与预测值之差），并将 `残差` 作为下一轮模型的训练目标。
【人工智能】梯度提升决策树(Gradient Boosted Decision Tree, GBDT)
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绘图：Gradient Boosted Decision Tree :梯度提升决策树 (Gradient Boosted Decision Tree，简称 GBDT) 是一种使用梯度提升 (Gradient Boosting) 算法训练的集成模型，它基于一系列弱学习器 (决策树) 的组合，最终通过串行弱学习器的预测结果来构建出较为强大的模型。GBDT 通常应用于分类和回归任务。以下介绍 GBDT 的核心思想和算法原理。
GBDT（Gradient Boost Decision Tree）
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GBDT，叫法比较多，如Treelink、 GBRT(Gradient Boost Regression Tree)、Tree Net、MART(Multiple Additive Regression Tree)等。GBDT是决策树中的回归树，决策树分为回归树和分类树。GBDT可以用来做分类、回归。GBDT由多棵决策树构成，通常都是上百棵树，而且每棵树规模都较小（即树的深度会比较浅）。模型预测的
机器学习——Gradient Boost Decision Tree(&Treelink)
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转自：http://www.cnblogs.com/joneswood/archive/2012/03/04/2379615.html 1.      什么是Treelink       Treelink是阿里集团内部的叫法，其学术上的名称是GBDT（Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树）。GBDT是“模型组合+决策树”相关算法的两个基本形式中的一个，
Gradient Boosted Decision Trees（GBDT）详解
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感受 GBDT集成方法的一种，就是根据每次剩余的残差，即损失函数的值。在残差减少的方向上建立一个新的模型的方法，直到达到一定拟合精度后停止。我找了一个相关的例子来帮助理解。本文结合了多篇博客和书，试图完整介绍GBDT的内容，欢迎大家来指正。 介绍 GBDT是一个应用很广泛的算法，可以用来做分类、回归。GBDT这个算法还有其它名字，如MART(Multiple Additiv...
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红色石头的专栏
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Gradient  \ Boosted  \ Decision  \ Tree详解 第二次写博客，本人数学基础不是太好，如果有幸能得到读者指正，感激不尽，希望能借此机会向大家学习。这一篇的内容主要来自于《机器学习》和《机器学习技法》，以及自己的一些见解。 预备知识： 这
【机器学习】GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 深入解析
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梯度提升是一种迭代的机器学习算法，其核心思想是利用前一个模型的残差（即真实值与预测值之差）作为当前模型的学习目标，通过不断添加弱学习器（通常是决策树），逐步降低训练数据的损失函数值，直至达到预设的停止条件。GBDT以其卓越的性能和广泛的适用性，在机器学习领域占据了一席之地。通过深入理解其基本原理、熟练掌握调参技巧，并结合现代优化技术，开发者可以更高效地利用GBDT解决各类复杂问题。随着算法研究的不断深入，GBDT及其衍生技术将持续在人工智能领域发挥重要作用。
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机器学习笔记-Gradient Boosted Decision Tree
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上一篇介绍了Random Forest，该算法利用Bagging中的bootstrapping机制得到不同的Decision Tree， 然后将这些Decision Tree融合起来。除了基本的Bagging和Decision Tree之外，Random Forest还在Decision Tree中加入了更多的randomness。有了这些机制之后，我们发现这个算法可以利用OOB数据做self-V
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GBDT通过迭代地拟合损失函数的负梯度来逐步优化模型。在每一次迭代中，它都会基于当前模型的预测和真实的输出之间的差距来训练一个新的决策树，然后将这个决策树的预测值加权加入到现有的模型中，以期减少总体的损失。这种迭代过程使得GBDT能够处理复杂的非线性关系，并且在很多情况下比单独的决策树有更好的泛化能力。
机器学习算法系列（二十）-梯度提升决策树算法（Gradient Boosted Decision Trees / GBDT）
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机器学习算法系列（二十）-梯度提升决策树算法（Gradient Boosted Decision Trees / GBDT）
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大纲上节课我们主要介绍了Random Forest算法模型。Random Forest就是通过bagging的方式将许多不同的decision tree组合起来。除此之外，在decision tree中加入了各种随机性和多样性，比如不同特征的线性组合等。RF还可以使用OOB样本进行self-validation，而且可以通过permutation test进行feature selection。本节
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　　梯度提升树（GBT）是决策树的集合。 GBT迭代地训练决策树以便使损失函数最小化。 spark.ml实现支持GBT用于二进制分类和回归，可以使用连续和分类特征。 导入包 import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.Dataset import org.apache.spark.sql.Ro...
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### 提升回归树集成方法简介 提升回归树（Boosted Regression Trees, BRT），也称为梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Trees, GBDT），是一种强大的机器学习技术，用于解决回归问题。该模型通过逐步构建多个弱预测器——通常是浅层决策树，并将这些树组合成一个强预测器来提高整体性能。 #### 工作原理 BRT的核心理念在于迭代地训练一系列基学习器，在每次迭代过程中专注于前一轮未能很好拟合的数据样本。具体来说： - **初始化**：首先设定初始预测值，通常取目标变量的平均值作为起始点。 - **残差计算**：对于每一个观测数据，计算当前模型预测值与实际观察值之间的差异，即所谓的“伪残差”。这一过程旨在识别现有模型无法解释的部分[^2]。 - **新树生长**：基于上述得到的伪残差，利用贪心算法寻找最佳分裂点并建立新的回归树。此步骤会特别关注那些之前被错误分类或估计不准的地方。 - **更新权重/参数**：调整最新加入树木的重要性系数（learning rate乘以对应叶节点分数）。这有助于控制每棵树对最终输出的影响程度，防止过拟合并促进泛化能力。 - **累加贡献**：将新增加的一棵或多棵树的结果叠加到已有模型之上，形成更精确的整体预测函数。 #### 并行优化策略 为了加速大规模数据集上的训练速度以及充分利用现代多核处理器架构的优势，研究者们提出了稀疏感知并行树学习算法。这类改进措施能够在保持原有精度的同时显著减少运算时间开销[^1]。 ```python from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor # 创建模拟数据集 X, y = make_regression(n_samples=1000, n_features=20, noise=0.1) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 初始化GBDT模型 gbdt_model = GradientBoostingRegressor() # 训练模型 gbdt_model.fit(X_train, y_train) # 预测 predictions = gbdt_model.predict(X_test) ```
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