56、构建更优学习器：梯度提升与极端梯度提升算法解析

构建更优学习器：梯度提升与极端梯度提升算法解析

1. 梯度提升算法概述

梯度提升（Gradient Boosting）是一种基于提升算法的进化方法，它将提升过程视为一个优化问题，利用梯度下降技术来解决。在神经网络中，我们曾使用梯度下降来优化权重，通过分析权重变化对成本函数（即预测误差）的影响，找到使成本最小化的权重集合。在梯度提升中，集成模型中的弱学习器被视为待优化的参数，使用这种技术的模型被称为梯度提升机（Gradient Boosting Machines，GBMs）或广义提升模型。

GBMs具有诸多优点，同时也存在一些不足，具体如下表所示：
| 优点 | 缺点 |
| — | — |
| 通用分类器，在分类和数值预测任务中表现出色 | 可能需要调整参数以匹配随机森林算法的性能，要超越其性能则需要更广泛的调优 |
| 性能可能优于随机森林 | 有多个超参数需要调整，寻找最佳组合需要多次迭代和更多计算资源 |
| 在大型数据集上表现良好 | |

2. 使用GBMs进行贷款违约预测

我们可以使用 gbm 包中的 gbm() 函数创建GBMs模型，用于分类和数值预测。以下是在信用数据集上训练简单GBM模型以预测贷款违约的步骤：
1. 数据准备 ：

credit <- read.csv("credit.csv", stringsAsFactors = TRUE)
credit$default <- ifelse(credi