GBDT算法做回归、二分类及多分类的理解看这几篇文章足矣

最新推荐文章于 2025-11-06 17:45:19 发布
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本文汇总了GBDT回归和多分类原理，包括原理介绍、实战应用，以及如何将GBDT扩展到二分类和多分类任务，适合初学者快速上手。

下面是我在学习的时候看到的几个不错的文章，省得大家再去大浪淘沙了，这几篇足够了，从GBDT算法原理，如何做回归，以及改动一下可以让他去做二分类及多分类的原理

深入理解GBDT回归算法 - 知乎

深入理解GBDT多分类算法 - 知乎

GBDT算法梳理 - 知乎

GBDT梯度提升之二分类算法个人理解_程大海的博客-优快云博客_二分类算法什么意思

GBDT梯度提升之多分类算法个人理解_程大海的博客-优快云博客

GBDT算法
PanDawson的博客
03-19 4514
GBDT算法 Gradient Boosting Decision Tree 以梯度为优化目标，以提升为手段（前面讲到的集成算法中的串联），基础模型为决策树（这里用的是回归树）的算法 GBDT简单来说，就是用多个树串联，提升模型的效果 以下是学习唐宇迪老师的GBDT算法的理解，文末有其他直接更详细的的关于GBDT算法的实现 回归树的形式是CART 即二叉树 使用回归树做分类和回归都...
深入理解GBDT二分类算法
Microstrong
11-14 1万+
我的个人微信公众号： Microstrong 微信公众号ID： MicrostrongAI 微信公众号介绍： Microstrong(小强)同学主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉、智能对话系统相关内容，分享在学习过程中的读书笔记！期待您的关注，欢迎一起学习交流进步！ 我的知乎主页： https://www.zhihu.com/people/MicrostrongAI/activities ...
R语言编写的GBDT算法
03-15
R语言GBDT算法
GBDT模型——我真的彻底悟了！
最新发布
qq_62634342的博客
11-06 915
GBDT（梯度提升决策树）是一种集成学习方法，通过迭代训练决策树来修正预测误差。其核心思想是：用梯度下降优化损失函数，每轮训练一棵新树来拟合当前模型的负梯度（残差），逐步提升预测精度。GBDT适用于回归和分类任务，在分类时通过sigmoid函数将原始得分转换为概率。相比随机森林等Bagging方法，GBDT采用Boosting策略，通过顺序纠错构建强模型。其优势在于能处理复杂非线性关系，但需要调参以避免过拟合。XGBoost、LightGBM等改进算法进一步提升了GBDT的效率和性能。
python实现GBDT的回归、二分类以及多分类
01-02
python实现GBDT的回归、二分类以及多分类，将算法流程详情进行展示解读并可视化，庖丁解牛地理解GBDT
精选资源
GBDT_Simple_Tutorial:python实现GBDT的回归、二分类以及多分类，将算法流程详情进行展示解读并可视化，庖丁解牛地理解GBDT。Gradient Boosting Decision Trees regression, dichotomy and multi-classification are realized based on python, and the details of algorithm flow are displayed, interpreted and visu
05-10
利用python实现GBDT算法的回归、二分类以及多分类，将算法流程详情进行展示解读并可视化，便于读者庖丁解牛地理解GBDT。 项目进度： 回归 二分类 多分类 可视化 算法原理以及公式推导请前往blog： 依赖环境 操作...
GBDT算法助力多分类模型优化
07-30
GBDT（梯度提升决策树）算法在多分类任务中的应用。首先简述了GBDT算法的基本原理，即...其他说明：本文不仅提供了理论解释，还附带了具体的Python代码示例，帮助读者更好地理解和实践GBDT算法在多分类任务中的应用。
GBDT之二分类算法
blinkyou001的博客
01-22 2146
GBDT，全称Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树。该算法于1999年由Friedman最早提出。GBDT算法的基本思路是通过对负梯度的不断拟合，实现学习器的更新，得到最终的强学习器。GBDT算法支持回归算法和分类算法，其分类算法支持二分类和多分类。本文介绍其中的二分类算法。对于二分类算法，得到最终的强学习器后，将其转化为正样本事件发生的概率。
GBDT算法（最简单）
程序猿进化梯
10-19 9318
https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP/blob/master/Machine%20Learning/3.2%20GBDT/3.2%20GBDT.md 1. 解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。 1.1 Boosting思想 Boosting方法训练基分类器时采用串行的方式，各个基分类器之间有依赖。它的基本思路是将基分类器层层叠加，每一层在训练的时候，对前一
机器学习-GBDT算法
m0_73426548的博客
03-06 1133
GBDT 通过梯度优化残差的机制，在结构化数据领域表现优异，是竞赛和工业界常用的算法之一。尽管存在训练速度和调参的挑战，但其改进版本（如 XGBoost、LightGBM）通过工程优化显著提升了效率，使其在实际应用中更具竞争力。
GBDT算法 (串行)
qq_43703185的博客
06-10 382
原文链接:https://blog.youkuaiyun.com/qq_40229367/article/details/88654293 GBDT算法 Gradient Boosting Decision Tree 以梯度为优化目标，以提升为手段（前面讲到的集成算法中的串联），基础模型为决策树（这里用的是回归树）
机器学习技法-GBDT算法
weixin_30256901的博客
04-07 172
课程地址：https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 之前看过别人的竞赛视频，知道GBDT这个算法应用十分广泛。林在第八讲，简单的介绍了AdaBoost，这一讲会更深入的从优化的角度看AdaBoost，然后引出GBDT算法，最后林对最近几讲的集成学习模型（Aggregation Models）做了个很棒的总结。 一、Random...
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)算法介绍
故园稻香的博客
06-28 619
GBDT算法介绍
【 GBDT算法】 机器学习实例推导计算+公式详细过程 （入门必备）
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12-17 1万+
机器学习 【 GBDT算法】 知识准备： arg 是变元（即自变量argument）的英文缩写。 arg min 就是使后面这个式子达到最小值时的变量的取值 arg max 就是使后面这个式子达到最大值时的变量的取值 例如 函数F(x,y): arg min F(x,y)就是指当F(x,y)取得最小值时，变量x,y的取值 arg max F(x,y)就是指当F(x,y)取...
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