GBDT（梯度提升树，Gradient Boosting Decision Tree）

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#机器学习 #深度学习 #人工智能

于 2023-02-21 19:40:37 首次发布
GBDT是一种集成算法，通过结合多个弱决策树形成强学习器。它利用梯度下降法优化残差，每个新树的目标是修正前一轮的预测误差。优点包括处理非线性数据、对异常值的鲁棒性，但缺点是训练不易并行且高维数据下计算复杂度增加。

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

一、Boosting

Boosting指把多个弱学习器相加，产生一个新的强学习器（如adaboost, GBDT, xgboost）。每一个弱学习器表示为 f i ( x ) f_{i}(x) fi​(x)，则Boost强学习器为
F ( x ) = ∑ f i ( x ) F(x)=\sum{f_{i}(x)} F(x)=∑fi​(x)

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