RF/GBDT/XGBoost/LightGBM简单总结(完结)

最新推荐文章于 2024-04-03 00:59:28 发布
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文章标签： Random Forest GBDT XGBoost LightGBM
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这四种都是非常流行的集成学习(Ensemble Learning)方式,在本文简单总结一下它们的原理和使用方法.

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Random Forest(随机森林):

  • 随机森林属于Bagging,也就是有放回抽样,多数表决或简单平均.Bagging之间的基学习器是并列生成的.RF就是以决策树为基学习器的Bagging,进一步在决策树的训练过程中引入了随机特征选择,这会使单棵树的偏差增加,但总体而言有利于集成.RF的每个基学习器只使用了训练集中约63.2%的样本,剩下的样本可以用作袋外估计.
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RF、GBDT、XGBoost、LightGBM比较
QWERTYASDFGHZXCC的博客
07-25 634
RF、GBDT和XGBoost、LightGBM都属于集成学习（Ensemble Learning），集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁棒性。 根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致分为两大类：即个体学习器之间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，以及个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法；前者的代表就是Boosting，后者...
[机器学习] 模型融合GBDT(xgb/lgbm/rf)+LR 的原理及实践
摩登都市天空---专栏
01-23 1万+
目录 一、原理 GBDT + LR 是什么,用在哪 二、说明 GBDT + LR 的结构 RF + LR ? Xgb + LR? GBDT + LR 模型提升 三、实践 1 如何获得样本落在哪个叶子节点 2 举例 2.2.1 训练集准备 2.2.2 RF+LR 2.2.3 GBDT+LR 2.2.4 Xgboost+LR 2.2.5 单独使用RF, GBDT和Xgbo...
模型调参经验-LR、SVM、RF、GBDT、Xgboost、LightGBM
tunghao的博客
01-15 5276
LR SVM Xgboost CNN LSTM
随机森林算法（RF）和LightGBM
weixin_45242264的博客
08-02 4415
一、随机森林算法 1.1 简介 在集成学习中，主要分为套袋法（Bagging）和提升法（Boosting），其中，随机森林属于套袋（bagging）算法。 1.2 Bagging（套袋法） Bagging的算法过程如下： 1.对原始样本集中使用Bootstraping方法随机抽取n个训练样本，进行k轮抽取，得到k个训练集。（k个训练集之间相互独立，元素可以有重复） 2.对于k个训练集，训练k个模型（根据具体问题而定，比如决策树，knn等） 3.对于分类问题，由投票表决产生分类结果；对于回归问题：由k个模型预
【机器学习笔记】——Bagging、Boosting、Stacking（RF / Adaboost / Boosting Tree / GBM / GBDT / XGBoost / LightGBM）
孙悟充的博客
05-17 1522
目 录 1  集成学习1.1  概念1.2  思维导图2  Bagging算法2.1  概念2.2  编程（分类）2.3  随机森林2.3.1  扩展2.3.1.1  Extremely randomized Tree...
AdaBoost、GBDT、RF、XGboost、lightGBM的对比分析
海晨威
01-31 3902
文章目录AdaBoostGBDTRandom ForestXGboostLightGBM对比分析 AdaBoost 简单介绍 AdaBoost是基于boosting的思想，通过多个弱分类器的线性组合来得到强分类器，训练时重点关注被错分的样本，准确率高的弱分类器权重大。 更深一步的介绍 在训练过程中，它不改变所给的训练数据，而是不断改变训练数据权值的分布，使得被误分类的数据再后一轮的分类中受到更大的...
GBDT （与RF,GBDT、XGBoost、lightgbm的区别）
qq_38147044的博客
08-15 298
GBDT （与RF,GBDT、XGBoost、lightgbm的区别）
RF,GBDT,XGBOOST, LightGBM的对比和分析
William Zhao's notes
08-29 5534
1.概述 RF、GBDT和都属于集成学习（Ensemble Learning），集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁棒性。 xgboost和lightgbm是gbdt的优秀工程实现及优化改进。 2.集成学习方法 bootstrap, boosting, bagging, stacking集成算法原理介绍 详细的bootstrap 3.各种实例解析 ...
RF,GBDT,XGBoost,lightGBM的对比
weixin_33941350的博客
08-01 178
转载地址：https://blog.youkuaiyun.com/u014248127/article/details/79015803 RF,GBDT,XGBoost,lightGBM都属于集成学习（Ensemble Learning），集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善基本学习器的泛化能力和鲁棒性。根据基本学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致分为两大类：即基本学习器之间存在强依赖...
xgboost和lightgbm算法总结（从决策树到xgboost）
abc200941410128的博客
05-05 5626
xgboost和lightGBM在中外各种比赛（如kaggle）中使用频率最多的一种算法之一（若不是最近几年竞赛数据越来越多图片文本语言类数据，甚至可以去掉之一）。xgboost和lightGBM是一个基于树模型的分布式Boosting算法，并不是如逻辑回归，支持向量机等单一的算法模型，因此在介绍xgboost和lightGBM算法前需对比介绍决策树、随机森林、ababoost、GBDT等算法和相...
机器学习八之Xgboost和LightGBM
Silimere
03-15 563
目录 Xgboost ①改进残差函数 ②采用预排序 ③Shrinkage（缩减）【相当于学习速率】 ④列抽样 GBDT和xgboost的区别： lightGBM 与 XGBoost的区别 1、切分算法(切分点的选取) 2、决策树生长策略上： 3、histogram...
机器学习笔记02 -- XGBoost、 LightGBM
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1.XGBoost 2. Light GBM 基于Histogram的决策树算法 离散化每个特征的数据为K个bins，统计每个bins中的data数目，再寻找最优的分割点。 优点：1. 内存为1/8。2.计算代价变小（由feature个变为K个） 尽管分割变粗糙，但由于决策树是弱模型，所以不太重要，反而可以减少过拟合。 可以采用直方图加速，用父节点的直方图和兄弟节点的直方图相减，就是该叶子的直方图 带深度限制的Leaf-wise算法 决策树不是按level生长，这样相同的对待了每一层的叶子，但很多叶子其实分
机器学习时代的三大神器:GBDT,XGBOOST和LightGBM
bbbeoy的专栏
03-17 1万+
本文主要简要的比较了常用的boosting算法的一些区别，从AdaBoost到LightGBM,包括AdaBoost,GBDT,XGBoost,LightGBM四个模型的简单介绍，一步一步从原理到优化对比。AdaBoost原理原始的AdaBoost算法是在算法开始的时候，为每一个样本赋上一个权重值，初始的时候，大家都是一样重要的。在每一步训练中得到的模型，会使得数据点的估计有对有错，我们就在每一步...
LR、SVM、RF、GBDT、XGBoost和LightGbm比较
weixin_30299709的博客
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正则化 L1范数 蓝色的是范数的解空间,红色的是损失函数的解空间.L2范数和损失函数的交点处一般在坐标轴上,会使\(\beta=0\),当然并不一定保证交于坐标轴,但是通过实验发现大部分可以得到稀疏解. L2范数 蓝色的是范数的解空间;红色的是损失函数的解空间.当两个空间相交时得到目标函数的一个解. 增加了正则化项后,随着r的不断增加,原始的解空间会被不断压缩, 如果选择的\(\lambd...
LightGBM与RandomForest的比较分析
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LightGBM与RandomForest的比较分析 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 机器学习是当今人工智能领域最为重要的分支之一,在许多领域都有广泛的应用。其中,树模型是机器学习中最常用也最有效的算法之一。随机森林(Random Fores
机器学习--集成学习（随机森林，Adaboost，GBM和Stacking）
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06-24 310
集成学习算法，和以往一个个单独的算法不太一样。比如我们可以使用决策树生成一个分类器，使用支持向量机生成一个分类器。那么，现在能不能构造这样一个分类器呢？综合考虑决策树生成的分类器和支持向量机的分类器的结果。确定最终的分类情况。我们可以想象这种算法效果应该会比单独使用一种分类器的效果更好。就比如，班上41个人参加考试，我不会要去抄袭其他40人的试卷，其中某道选择题30人选A，3人选B，6人选C，1人选D。我就选了A。整张试卷下来我都这么选。通常我们考的分数会比任何1人都考的好。
关于树的几个ensemble模型的比较（GBDT、xgBoost、lightGBM、RF）
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决策树的Boosting方法比较 原始的Boost算法是在算法开始的时候，为每一个样本赋上一个权重值，初始的时候，大家都是一样重要的。在每一步训练中得到的模型，会使得数据点的估计有对有错，我们就在每一步结束后，增加分错的点的权重，减少分对的点的权重，这样使得某些点如果老是被分错，那么就会被“严重关注”，也就被赋上一个很高的权重。然后等进行了N次迭代（由用户指定），将会得到N个简单的分类器（bas
AdaBoost、GBDT、RF、XGboost、LightGBM 哪个比较常用
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这取决于你要解决的问题。AdaBoost、GBDT、RF、XGboost和LightGBM都有自己的优势，它们的选择取决于问题的特征和目标函数。建议你参考相关文献和经验，以便更好地理解不同算法之间的区别，以便选择合适的算法。
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