C++实现梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）算法及优化历程

最新推荐文章于 2024-10-31 12:29:54 发布
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文章标签： 算法 c++ 决策树
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本文详细介绍了如何用C++实现梯度提升决策树（GBDT）算法，包括算法原理、数据准备、回归树定义、GBDT算法实现以及优化措施，如特征子采样，以提升算法效率。

梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）是一种常用的机器学习算法，它通过迭代训练多个决策树来提高预测性能。本文将详细介绍如何使用C++语言实现GBDT算法，并逐步优化代码以提升算法的执行效率。

首先，我们需要了解GBDT算法的基本原理。GBDT通过迭代的方式训练决策树模型，每次迭代都试图拟合前一轮迭代的残差。在每一轮迭代中，模型会计算当前预测值与实际值之间的残差，然后使用这些残差来拟合一个新的决策树。最终，所有决策树的预测结果会相加，得到最终的预测值。

接下来，我们将逐步实现GBDT算法的关键步骤。

Step 1: 数据准备
首先，我们需要准备训练数据。假设我们的训练数据包含N个样本和M个特征。我们将训练数据表示为一个N行M列的矩阵X，其中每一行表示一个样本，每一列表示一个特征。同时，我们还需要一个长度为N的向量Y，表示每个样本的实际值。

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梯度提升类（Gradient Boosting）方法的总结
Ri-yao的博客
07-12 1523
基于boosting集成的加法模型，训练时采用前向分布算法进行贪婪学习，每次迭代学习一棵树来拟合前棵树的预测结果与真值的残差。通过叶子节点的权重及实例映射到叶子节点的索引函数来定义树。令其中，固定一较大的学习率（如lr=0.1），进行n_estimators调优；固定学习率和n_estimators，对树的参数进行调优：步骤类型参数名称1树的深度、节点分裂的限制2叶子节点限制3行/列采样(正则化参数alpha、lambda调优)降低学习率，确定理想参数。
GBDT（梯度提升树，Gradient Boosting Decision Tree）
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GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)在数据分析和预测中的效果很好。它是一种基于决策树的集成算法。其中Gradient Boosting 是集成方法boosting中的一种算法，通过梯度下降来对新的学习器进行迭代。而GBDT中采用的就是CART决策树。
opencv3/C++ 机器学习-提升算法/Boosting
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梯度提升决策树。-C/C++开发
05-26
梯度提升决策树算法（GBDT）作者：江尘（[受电子邮件保护]）GBDT是Jerome H. Friedman的梯度提升决策树算法的高性能且功能齐全的C ++实现。 （[受电子邮件保护]）GBDT是Jerome H. Friedman的“梯度增强决策树算法”及其现代后代的高性能且功能齐全的C ++实现。 它具有高效，低内存占用，丢失功能的集合以及内置机制来处理分类功能和缺失值的功能。 GBDT什么时候对您有利？ 您正在寻找的不仅仅是线性模型。 梯度提升决策
BDD（二元决策图）
Pawa1uoke的博客
11-06 7322
转载自：二元决策图(Binary Decision Diagrams - BDD) （一） 在形式化验证、数字系统的设计和验证中，许多任务都涉及大型命题逻辑公式的运算。二元决策图（BDD）已经成为许多应用的首选表示方法。1986年，Bryant发表论文指出归约有序的二元决策图是布尔函数的规范表示。 几个基本概念： 布尔函数（Boolean function）描述如何基于对布尔输入的某种逻辑计算确定布尔值输出，它
XGBoost及随机森林处理kaggle—Titanic数据实战
逆光mlz
12-04 2082
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GBDT(1)-梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）
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03-13 875
GBDT也是集成学习中的一种算法，我们之前已经讲了Boosting集成学习的思想，在了解GBDT之前，我们先了解一下提升树。 提升树 提升树是以分类树或者回归树为基本分类器的提升方法。采用加法模型(即基函数的线性组合)与向前分布算法，以决策树为基函数的提升方法称为提升树(boosting tree)，对于分类问题其决策树是二叉分类树，对于回归问题决策树是二叉回归树。提升树的模型可以表示为： ...
机器学习算法系列（二十）-梯度提升决策树算法（Gradient Boosted Decision Trees / GBDT）
Saisimon`s blog
04-04 4026
机器学习算法系列（二十）-梯度提升决策树算法（Gradient Boosted Decision Trees / GBDT）
GBDT(2)-梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）
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前面的博文中我们一起看了提升树，这一篇中我们正式来理解GBDT。理解GBDT算法关键是GB，也就是梯度提升(Gradient Boosting)，那么这个和我们之前的提升树又有什么不一样呢？ 梯度提升 之前介绍的提升树是用加法模型和向前分步算法实现学习的优化过程，其中误差函数也就是损失函数一般是平方损失和指数损失函数的时候，每一步优化比较简单，但是对于一般的损失函数来说，每一步优化就并不是那么...
XGBoost源码结构简介
惊鸿一博
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XGBoost 是一个开源的机器学习库，它是用C++实现的，提供了高效的梯度提升决策树（GBDT）和随机森林算法。XGBoost源码结构清晰，模块化设计，方便理解和扩展。如果你想深入了解XGBoost的实现细节，建议阅读源码并参考官方文档。
两个版本的GBDT（GBRT）源代码
10-23
第一个是完整版的25M（注释很少），第二个是另外一个简化版的146kb（注释比较全）。
GBDT：梯度提升决策树
jbcsimple
08-10 6885
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机器学习笔记-提升2
weixin_46087050的博客
06-03 94
XGBoost是使用梯度提升框架实现的高效、灵活、可移植的机器学习库，全称是eXtreme Gradient Boosting，是GBDT(GBM)的一个C++实现。它将树的生成并行完成，从而提高学习速度。” 由于“随机森林族”本身具备过拟合的优势，因此XGBoost仍然一定程度的具有该特性。XGBoost的实现中使用了并行/多核计算，因此训练速度快，同时它的原生语言为C/C++，这是实践中速度快的原因。 一般来说，XGBoost的速度和性能优于sklearn.ensemble.GradientBoosti
C++实现GBDT算法及优化历程
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07-14 892
其实是一个课程作业，要求实现 GBDT 算法。在实现的过程中参考了很多资料，也做了很多优化，觉得收获很大，因此把开发的过程也记录了下来。 源代码在 GitHub。 1. 构建与使用 1.1 构建 Windows: 使用 Visual Studio 2017 打开解决方案并生成即可。 Linux: 根目录提供了 makefile 文件，使用 make 编译即可，需要 gcc >= 5.4....
简单易学的机器学习算法——梯度提升决策树GBDT
null的专栏
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分类算法——LightGBM 详解
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梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）是一种基于加法模型和前向分步算法的提升方法。GBDT 通过迭代地构建决策树来优化目标函数，其中每一棵树都拟合上一个模型的残差或负梯度。GBDT 在分类问题中通常使用交叉熵作为目标函数，而在回归问题中使用平方误差损失。LightGBM 通过多项优化使得 GBDT 在性能和效率上有了大幅提升。其基于叶节点的生长策略和直方图算法的创新设计，显著提高了模型的训练速度和精度。
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 没有实现只有原理
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阿弥陀佛，好久没写文章，实在是受不了了，特来填坑，最近实习了(ting)解(shuo)到(le)很多工业界常用的算法，诸如GBDT,CRF,topic model的一些算法等，也看了不少东西，有时间可以详细写一下，而至于实现那真的是没时间没心情再做了，等回学校了再说吧。今天我们要说的就是GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)
GBDT浅谈以及代码实现
bound2020的博客
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GBDT作为近年很热门的模型，其性能非常突出，用途也是涵盖了从特征选择到分类、回归，被广大从业者和爱好者所使用。 网上关于gbdt的原理和数学推导已经有很多，我就谈谈我个人的浅见，如有错误还望指正。同时还附上我自己实现的简单的python代码，功能比较简单，并且性能也不高，只作为自己对模型的理解，欢迎拍砖。 从大的框架来说，主要可以分解成两个部分：构建树和梯度提升。GBDT中的树一般都是CAR
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GBDT 简单实现实战 梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）算法是近年来被提及比较多的一个算法，这主要得益于其算法的性能，以及该算法在各类数据挖掘以及机器学习比赛中的卓越表现，有很多人对GBDT算法进行了开源代码的开发，比较火的是XGBoost和微软的LightGBM。 实战 # -*- encoding: utf-8 -*- ''' # @a...
梯度提升树（Gradient Boosting Decision Trees, GBDT）
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梯度提升树（Gradient Boosting Decision Trees, GBDT）是一种集成学习算法，用于解决回归和分类问题。它通过迭代地构建多个决策树，并以梯度下降的方式最小化损失函数，以此来提升预测精度[^2]。 ### 原理 GBDT是一种基于决策树的集成算法，其中Gradient Boosting是集成方法boosting中的一种算法，通过梯度下降来对新的学习器进行迭代，而GBDT中采用的是CART决策树。在梯度提升树的原理中，当每次建树之前进行随机抽样时，这种梯度提升树叫做随机提升树（Stochastic Gradient Boosting） [^3][^4]。 ### 应用 GBDT在数据分析和预测中的效果很好，能在回归和分类问题上取得优秀的效果，在实际应用中，可以通过调整超参数来进一步优化模型的性能 [^3][^5]。 ### 优缺点 - **优点**：GBDT结合了多个弱学习器（决策树），通过迭代不断优化模型，能有效提升预测精度。它可以处理多种类型的数据，包括数值型和类别型特征，并且对数据中的噪声有一定的鲁棒性。 - **缺点**：GBDT的训练时间相对较长，因为需要迭代构建多个决策树。它也容易过拟合，特别是在处理高维数据或数据量较小时，需要仔细调整超参数来避免过拟合问题。 ```python from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split # 生成示例数据 X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, n_redundant=0, random_state=42) # 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) # 创建GBDT分类器 gbdt = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=0.1, random_state=42) # 训练模型 gbdt.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = gbdt.predict(X_test) ```
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