GBDT(1)-梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）

最新推荐文章于 2025-09-05 11:45:55 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-05 11:45:55 发布 · 875 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#机器学习 #数据挖掘

GBDT是基于决策树的集成学习算法，通过加法模型和向前分布算法构建。对于回归问题，提升树通过拟合残差来逐步优化模型，降低平方误差损失。文章通过一个具体的回归问题实例，详细解释了如何构建和优化提升树的过程。

GBDT也是集成学习中的一种算法，我们之前已经讲了Boosting集成学习的思想，在了解GBDT之前，我们先了解一下提升树。

提升树

提升树是以分类树或者回归树为基本分类器的提升方法。采用加法模型(即基函数的线性组合)与向前分布算法，以决策树为基函数的提升方法称为提升树(boosting tree)，对于分类问题其决策树是二叉分类树，对于回归问题决策树是二叉回归树。提升树的模型可以表示为：

这个式子应该不难理解，上面已经说了提升树是采用的加法模型，其中M表示树的棵树， T\left(x ; \Theta_{m}\right)表示决策树，\Theta_{m}为决策树中的参数。

提升树的算法采用的是向前分布算法，首先确定初始提升树f_0(x)=0，那么第m步的模型是：

式子中f_{m-1}(x)为当前模型，那么关键是如何确定下一棵决策树的参数？？？ 想将决策树加进来，我们肯定是建立在误差最小化的基础上：

我们将L(x)作为我们的损失函数，新的决策树加进来之后，如何确定参数？？ 直接使用新的模型去拟合或者分类样本，我们将y_i当做我们的标签， f_{m-1}\left(x_{i}\right)+T\left(x_{i} ; \Theta_{m}\right)当做我们学习器的输出值。

对于回归问题来说，一般采用平方误差损失函数：

最低0.47元/天 解锁文章
gbdt回归源码matlab-curry:咖喱
06-03
gbdt回归源码matlab CS74：预测篮球统计数据 依赖关系 MATLAB R2014a 运行pip install scrapy进行安装 数据 所有数据都包含在data目录中。 数据全部来自basketball-reference.com。 我们使用了从 1979-80 赛季（三分线被引入时到现在）的总数据和每场数据。 column_headers给出了每列信息的简短描述。 要抓取自己的数据，您必须首先通过在主目录source env/bin/activate运行来设置 python 环境。 然后在scraper/scraper目录下运行scrapy crawl curry来爬取basketball-reference.com 的数据。 火星 要运行预先选择的 MARS 回归，请从mars目录调用run_mars 。 该脚本在每次控球数据上测试 MARS 算法，以预测不同位置的两分百分比、助攻、总篮板和得分。 在mars目录中调用interface并按照给定的说明在您选择的参数上测试 MARS。 GBDT 要查看 GBDT 的工作原理，请从gbdt目录调用run_gbdt 。
gbdt算法实现
12-12
C实现的gbdt算法，包含源码，训练和测试数据的文件
MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】梯度提升决策树（GDBT）（附python代码）
qq_36130719的博客
09-01 1694
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generalization)较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。.........
机器学习中的算法：决策树模型组合之GBDT（Gradient Boost Decision Tree）
holybin的专栏
04-04 1万+
转载自： http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/03/07/random-forest-and-gbdt.html 前言：     决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图片展示出来）等。但是同时，单决策树又有一些不好的地方，比如说容
梯度提升决策树（GBDT）
shan_gui123的博客
09-05 902
fMx∑m1MTx;Θm​Tx;ΘmT(x;Θm​表示决策树，Θm\Theta_mΘm​为决策树的参数，MMM为树的个数。
gbdt matlab,python数据分析学习笔记（三）：文件读取&绘图&机器学习调包
weixin_29185199的博客
03-17 582
pandas read_csv函数http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_excel.html%matplotlib inline的作用%matplotlib inline是在使用jupyter notebook 或者 jupyter qtconsole的时候，才会经常用到。用处是当你调用matplotli...
回归预测 | MATLAB实现GBDT(梯度提升树)fitrensemble参数优化
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
01-04 4417
回归预测 | MATLAB实现GBDT(梯度提升树)fitrensemble参数优化 目录回归预测 | MATLAB实现GBDT(梯度提升树)fitrensemble参数优化基本介绍方法应用参考资料致谢 基本介绍 Matlab实现GBDT(梯度提升树)基于内置函数fitrensemble实现预测目标。用 fitrensemble 自动优化超参数具有一定挑战性。 方法应用 可以找到通过使用自动超参数优化来最小化五倍交叉验证损失的超参数。 Mdl = fitrensemble([Horsepower,W
回归预测 | MATLAB实现GBDT(梯度提升树)fitrensemble参数设定
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
12-25 4257
回归预测 | MATLAB实现GBDT(梯度提升树)fitrensemble参数设定 目录回归预测 | MATLAB实现GBDT(梯度提升树)fitrensemble参数设定基本介绍方法应用训练回归集成加速训练估计泛化误差程序设计参考资料致谢 基本介绍 Matlab实现梯度提升树基于内置函数fitrensemble可以实现预测目标。 方法应用 训练回归集成 创建一个回归集成，在给定气缸数、气缸排量、马力和重量的情况下预测汽车的燃油经济性。 然后，使用较少的预测器训练另一个集成。 比较集合的样本内预测精
理解GBDT算法（一）——理论
热门推荐
bigfacesafdasgfewgf
12-16 3万+
这篇讲到的GBDT的基本思想是“积跬步以至千里”！也就是说我每次都只学习一点，然后一步步的接近最终要预测的值（完全是gradient的思想~）。换句话来说，我们先用一个初始值来学习一棵决策树，叶子处可以得到预测的值，以及预测之后的残差，然后后面的决策树就要基于前面决策树的残差来学习，直到预测值和真实值的残差为零。最后对于测试样本的预测值，就是前面许多棵决策树预测值的累加。整个过程都是每次学习一点（真实值的一部分），最后累加，所以叫做“积跬步以至千里”！
利用matlab实现梯度提升决策树（GBDT）回归预测
fx666_的博客
02-15 1662
legend('实际输出', '预测输出', 'Location', 'northwest', 'FontSize', 11);legend('实际输出', '预测输出', 'Location', 'northwest', 'FontSize', 11);legend('预测值', '理想线', 'Location', 'northeastoutside', 'FontSize', 12);
【机器学习】GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）
evillist的博客
03-16 884
GBDT（Gradient Boosting Decision Tree），迭代决策树，一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的输出结果累加起来就是最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generalization)较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。分支的顺序：最小均方差每个人的预测误差平方和 除以 N。被预测出错的人数越多，错的越离
BDT模型的MATLAB代码
09-25
利率衍生产品定价中应用BDT模型的MATLAB代码
GBDT源代码
12-02
gbdt源码，有一些注释，但代码简单，很容易看懂，是深入学习GBDT的好资料！
gbdt:GBDT(MART) 和 LambdaMART 训练和预测包
06-13
毫升-gbdt ml-gbdt是一个 GBDT(MART) 和 LambdaMART 训练和预测包。 编译 使用Visual Studio制作或编译它。 训练 ./gbdt-train -c [配置文件] ./lm-train -c [配置文件] 预测 ./gbdt-predict -c [配置文件] ./lm-predict -c [配置文件] 配置文件 ###一个 gbdt-train/gbdt-predict 示例 详细 = 1 最大级别 = 5 max_leaf_number = 20 min_values_in_leaf = 10 树号 = 400 学习率 = 0.1 训练样本 = 输入 training_sample_format = liblinear 模型 = output.json gbdt_sample_rate = 0.9 gbdt_loss
构建简单的梯度提升决策树（GBDT）模型：MATLAB 实现详解
subject625Ruben的博客
10-25 2118
在这篇文章中，我们展示了如何在 MATLAB 中实现一个简单的 GBDT 模型。通过这种方法，模型能够逐步优化预测残差，从而实现更高的预测精度。尽管此实现相对简化，但它提供了梯度提升树的基本原理和流程。如果你对机器学习算法有更多兴趣，欢迎继续探索 GBDT 的其他优化版本，如 XGBoost 或 LightGBM。
Gradient Boosting Decision Tree
胭脂草的ABC博客
05-13 317
Gradient Boosting Decision Tree 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bryant_meng/article/details/85344607 收起 文章目录 1 GBDT概述 2 GBDT的负梯度拟合 3 GBDT回归算法 4 Demo 5 优缺点 【附录】GBDT和XGBoost的区别 参考 借鉴博客 GBDT原理与Sklearn源码分析-回归篇 （
机器学习笔记GBDT（一）：原理
去向前方的博客
03-18 1628
目录 文章目录目录前言1. GBDT概述2. GBDT的负梯度拟合3. GBDT回归算法1) 初始化弱学习器2) 对于迭代轮数t=1,2,...,T有：3) 得到强学习器f(x)的表达式：4. GBDT分类算法4.1 二元GBDT分类算法4.2 多元GBDT分类算法5. GBDT常用损失函数6. GBDT的正则化7. GBDT小结GBDT的主要优点有：GBDT的主要缺点是：问题一：Adaboost...
GBDT--原来是这么回事(附代码)
mantch
07-09 5688
文章目录1. 解释一下GBDT算法的过程1.1 Boosting思想1.2 GBDT原来是这么回事2. 梯度提升和梯度下降的区别和联系是什么？3. **GBDT**的优点和局限性有哪些？3.1 优点3.2 局限性4. RF(随机森林)与GBDT之间的区别与联系5. 代码实现 1. 解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升...
GBDT
define_us的专栏
01-23 1245
参考 https://www.cnblogs.com/DjangoBlog/p/6201663.html https://www.jianshu.com/p/005a4e6ac775 GBDT简介 决策树分为两大类，回归树和分类树。前者用于预测实数值，如明天的温度、用户的年龄、网页的相关程度；后者用于分类标签值，如晴天/阴天/雾/雨、用户性别、网页是否是垃圾页面。这里要强调的是，前者的...
梯度提升树（Gradient Boosting Decision Trees, GBDT）
最新发布
10-01
梯度提升树（Gradient Boosting Decision Trees, GBDT）是一种集成学习算法，用于解决回归和分类问题。它通过迭代地构建多个决策树，并以梯度下降的方式最小化损失函数，以此来提升预测精度[^2]。 ### 原理 GBDT是...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值