随机森林RF与GBDT之间的区别

最新推荐文章于 2024-03-31 08:37:01 发布
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分类专栏： # 机器学习算法原理
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随机森林和GBDT都是集成学习方法，由多棵树构成，但有显著区别。随机森林可包含分类树和回归树，支持并行构建，对异常值不敏感，通过减少方差提升性能，且无需数据预处理。而GBDT仅用回归树，串行生成，对异常值敏感，通过减少偏差优化，需要特征归一化。此外，分类树依据信息增益划分，回归树以最小化均方差为目标。

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

相同点

  • 都是由多棵树组成
  • 最终的结果都是由多棵树一起决定

不同点

  • 组成随机森林的树可以分类树也可以是回归树，而GBDT只由回归树组成
  • 组成随机森林的树可以并行生成，而GBDT是串行生成
  • 随机森林的结果是多数表决表决的，而GBDT则是多棵树累加之和
  • 随机森林对异常值不敏感，而GBDT对异常值比较敏感
  • 随机森林是通过减少模型的方差来提高性能，而GBDT是减少模型的偏差来提高性能的
  • 随机森林不需要进行数据预处理，即特征归一化。而GBDT则需要进行特征归一化

分类树和回归树的区别

(1)分类树使用信息增益或增益比率来划分节点；每个节点样本的类别情况投票决定测试样本的类别。

(2)回归树使用最小化均方差划分节点；每个节点样本的均值作为测试样本的回归预测值

GBDT的核心就在于，每一棵树学的是之前所有树结论和的残差，这个残差就是一个加预测值后能得真实值的累加量

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