银行客户流失预警（三）| GBDT的应用

最新推荐文章于 2021-03-06 20:54:53 发布
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本文介绍了决策树的基础知识，包括其工作原理、优缺点，并详细讲解了GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）算法，阐述了GBDT如何通过迭代优化残差来提升预测性能。此外，还提到了GBDT的重要参数设置及其在银行客户流失预警中的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

要介绍GBDT之前，先介绍一个基础成员，决策树。

什么是决策树？

决策树是最简单的机器学习算法，它易于实现，可解释性强，完全符合人类的直观思维，有着广泛的应用。其可作为分类算法，也可用于回归模型。

从名字可知，这是一棵树，它是基于特征构建一颗层层推理的树，主要由根节点，内部结构和叶子节点组成。
 根节点：包含样本的全集
 内部节点点：对应特征属性测试
 叶节点：代表决策的结果
在这里插入图片描述
实际预测时，在内部节点使用某一属性值判断，根据判断结果决定进入哪一个分支，直到达到叶子节点，得到分类结果。

决策树学习的三个步骤

在这里插入图片描述
1. 特征选择
特征选择决定了首先使用哪些特征做判断，整个决策过程使用哪些特征做判断。
在训练数据集中，每个样本的属性可能有很多个，不同属性的作用有大有小。因而特征选择的作用就是筛选出跟分类结果相关性较高的特征，也就是分类能力较强的特征。

特征选择常用的基准是：信息增益

2. 决策树生成
选择好特征后，就从根节点出发，对节点计算所

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