GBDT与AdaBoost的比较与区别

Gradient Boosting Decision Tree（GBDT）和Adaptive Boosting（AdaBoost）是两种常用的集成学习算法，它们在处理分类和回归问题时具有相似的思想，但在实现方式和性能表现上存在一些不同。本文将对这两种算法进行比较和区别的详细介绍，并提供相应的源代码示例。

1. 思想基础：

   • GBDT：基于决策树的增强学习算法，通过迭代地训练多个决策树来对误差进行逐步缩减。
   • AdaBoost：基于弱学习器的增强学习算法，通过调整样本权重来迭代地训练多个弱分类器，最终将它们线性组合得到强分类器。

2. 算法流程：

   • GBDT：按步骤执行以下操作：
     • 初始化一个模型（如回归问题中的均值），将预测值与实际值之间的残差作为新目标；
     • 使用决策树拟合残差，将新模型的预测值与原有预测值相加，得到改进后的预测值；
     • 迭代以上两个步骤，直到达到指定的学习器数量或准则。
   • AdaBoost：按步骤执行以下操作：
     • 初始化样本权重；
     • 使用当前样本权重训练弱分类器；
     • 根据分类器的误差率调整样本权重，增加错误分类样本的权重，减小正确分类样本的权重；
     • 迭代以上三个步骤，直到达到指定的学习器数量或准则。

3. 学习过程：