GBDT(2)-梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）

最新推荐文章于 2024-12-05 10:06:25 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 数据挖掘 机器学习
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本文深入探讨GBDT（梯度提升决策树）算法，重点在于其与提升树的区别和梯度提升的概念。通过负梯度最小化误差，GBDT在回归任务中使用平方误差损失函数，并通过迭代构建回归树来逐步优化模型。文章介绍了GBDT的详细步骤，包括初始化、计算残差、拟合回归树和更新模型。尽管GBDT与传统提升树在计算残差上有差异，但整体思路相似。

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前面的博文中我们一起看了提升树，这一篇中我们正式来理解GBDT。理解GBDT算法关键是GB，也就是梯度提升(Gradient Boosting)，那么这个和我们之前的提升树又有什么不一样呢？

梯度提升

之前介绍的提升树是用加法模型和向前分步算法实现学习的优化过程，其中误差函数也就是损失函数一般是平方损失和指数损失函数的时候，每一步优化比较简单，但是对于一般的损失函数来说，每一步优化就并不是那么容易。针对这个问题，梯度提升算法横空出世，其关键就是利用损失函数的负梯度在当前模型中的值：

首先之前讲的提升树和这里的GBDT其实是没有很大区别，GBDT也是加法模型也是向前分步的优化过程，如何加入下一棵树，都是建立在最小化误差的基础，GBDT不过是在最小化误差的的时候换了一个损失函数，它不是计算当前模型拟合训练样本的误差，而是计算这个误差函数的负梯度。比如在回归任务中，我们一般使用平方误差作为损失函数：L(y,f(x_i)) = \frac{1}{2}(y-f(x_i))^2，这个时候我们对

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GBDT, Gradient Boost Decision Tree,梯度提升决策树
强化学习曾小健
07-26 262
定义：是为了解决一般损失函数的优化问题，方法是用损失函数的负梯度在当前模型的值来模拟回归问题中残差的近似值。 GBDT核心 GBDT是把所有树的结论累加起来做最终结论的。 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（负梯度）， 这个残差就是一个加预测值后能得到真实值的累加量。 比如A的真实年龄是18岁，但第一棵树的预测年龄是12岁，差了6岁，即残差为6岁。 那么在第二棵树里面我们把A的年龄设为6岁去学习，比如第二棵树的结论是5岁， 则A仍然存在1岁的残差，第三棵树里面把A的年龄设为1
GBDT(1)-梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）
Lavender-csdn的博客
03-13 833
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： ...
GradientBoostingDecisionTree:梯度提升决策树
05-02
Gradient Boosting Decision Tree 1. 构建与使用 1.1 构建 Windows: 使用 Visual Studio 2017 打开解决方案并生成即可。 Linux: 根目录提供了 makefile 文件，使用 make 编译即可，需要 gcc >= 5.4.0 1.2 使用 用法：boost <config> <train> <test> <predict> 接受 LibSVM 格式的训练数据输入，如下每行代表一个训练样本： <label> <feature>:<feature> <feature>:<feature> <feature>:<feature> 用于预测的数据输入和训练数据类似： <id> <feature>:<featu
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 没有实现只有原理
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DarkScope从这里开始
05-03 14万+
阿弥陀佛，好久没写文章，实在是受不了了，特来填坑，最近实习了(ting)解(shuo)到(le)很多工业界常用的算法，诸如GBDT,CRF,topic model的一些算法等，也看了不少东西，有时间可以详细写一下，而至于实现那真的是没时间没心情再做了，等回学校了再说吧。今天我们要说的就是GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)
梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree---GBDT）
weixin_30555753的博客
06-01 167
转载于:https://www.cnblogs.com/LUOyaXIONG/p/10960380.html
GBDT：梯度提升决策树
Shingle_的博客
09-24 1908
作者: SiyueLin 来自: 36大数据 综述 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，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力较强的算法。 GBDT中的树是回归树(不是分类树)，GB
【机器学习】机器学习的基本分类-监督学习-梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）
最新发布
IT古董
12-05 1395
梯度提升树是一种基于**梯度提升（Gradient Boosting）**框架的机器学习算法，通过构建多个决策树并利用每棵树拟合前一棵树的残差来逐步优化模型。GBDT 是机器学习中的经典算法，尽管深度学习在许多领域占据主导地位，但在表格数据和中小规模数据集的应用中，GBDT 仍然是非常强大的工具。
【机器学习(四)】分类和回归任务-梯度提升决策树(Gradient Boosting Decison Tree,GBDT)算法-Sentosa_DSML社区版
KennethYuen
09-12 1086
梯度提升决策树解决分类和回归问题
【机器学习】GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 深入解析
鑫宝的博客
06-05 7457
梯度提升是一种迭代的机器学习算法，其核心思想是利用前一个模型的残差（即真实值与预测值之差）作为当前模型的学习目标，通过不断添加弱学习器（通常是决策树），逐步降低训练数据的损失函数值，直至达到预设的停止条件。GBDT以其卓越的性能和广泛的适用性，在机器学习领域占据了一席之地。通过深入理解其基本原理、熟练掌握调参技巧，并结合现代优化技术，开发者可以更高效地利用GBDT解决各类复杂问题。随着算法研究的不断深入，GBDT及其衍生技术将持续在人工智能领域发挥重要作用。
简单易学的机器学习算法——梯度提升决策树GBDT
null的专栏
02-10 10万+
梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）算法是近年来被提及比较多的一个算法，这主要得益于其算法的性能，以及该算法在各类数据挖掘以及机器学习比赛中的卓越表现，有很多人对GBDT算法进行了开源代码的开发，比较火的是陈天奇的XGBoost和微软的LightGBM。一、监督学习1、监督学习的主要任务监督学习是机器学习算法中重要的一种，对于监督学习，假设有mm...
机器学习集成学习——GBDT（Gradient Boosting Decision Tree 梯度提升决策树）算法
u012254599的博客
11-29 832
本文主要介绍GBDT算法，以及使用梯度提升算法和决策树分类器对手写数字数据进行对比分析的案例介绍DT－Decision Tree决策树，GB是Gradient Boosting，是一种学习策略，GBDT的含义就是用Gradient Boosting的策略训练出来的DT模型在前几年深度学习还没有大行其道之前，GBDT在各种竞赛是大放异彩。一是效果确实挺不错。二是即可以用于分类也可以用于回归。
梯度提升决策树——Gradient Boosting Decision Tree（GBDT）
Fan2g
06-08 919
https://www.cnblogs.com/pinard/p/6140514.html#!comments#undefined https://blog.youkuaiyun.com/shine19930820/article/details/65633436 https://blog.youkuaiyun.com/shine19930820/article/details/62233166#%E6%9C%80%...
深度探索：机器学习梯度提升决策树（GBDT）算法原理及其应用
qq_51320133的博客
04-10 1万+
梯度提升决策树（GBDT）作为集成学习领域的经典算法，凭借其高精度、鲁棒性和可解释性，在实际应用中展现出强大的竞争力。尽管面临过拟合风险、计算成本高等问题，但通过合理的参数调整、正则化策略以及与其他模型的集成，GBDT在各类回归和分类任务中持续发挥重要作用。随着计算硬件的发展和算法的持续优化，GBDT有望在更大规模、更高维度、更复杂结构的数据上展现更强的性能。同时，结合深度学习、自动机器学习等先进技术，GBDT将持续推动机器学习技术的进步，为各行各业的数据驱动决策提供有力支持。
梯度提升决策树（GBDT）
SQL__Learning的博客
06-09 2086
GBDT（Gradient Boosting Decision Tree），全名叫梯度提升决策树，是一种迭代的决策树算法，又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree），它通过构造一组弱的学习器（树），并把多颗决策树的结果累加起来作为最终的预测输出。该算法将决策树与集成思想进行了有效的结合。
机器学习技法 之 梯度提升决策树（Gradient Boosted Decision Tree）
士杰的博客
04-26 901
梯度提升决策树从名字看是由三个部分组成，这里的提升（Boosted）指的是 AdaBoost 的运用，现在先看一下后两个部分提升决策树（Adaptive Boosted Decision Tree）。
GBDT(Gradient boosting Decision Tree)梯度提升决策树
UESTC_201722的博客
10-27 1365
以下几篇博客写的很好 GBDT算法原理深入解析 这位大佬后面讲了推导,让我明白了这段话: Gradient Boosting是一种Boosting的方法，其与传统的Boosting的区别是，每一次的计算是为了 **减少上一次的残差(residual) **，而为了消除残差，可以在残差减少的梯度(Gradient)方向上建立一个新的模型。所以说，在Gradient Boosting中，每个新的模型的...
机器学习-集成学习-梯度提升决策树（GBDT）
数据客
01-01 3933
提升树（Boosting Tree）是以分类树或者回归树位基本分类器到提升方法，提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一 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，对前一层基分类器分错的样本，给予更高的权重（Ada Boosting），或者让新的预测器对前一个预测器到残差进行拟合（GBDT）。预测时，根据各层分类器的结果的加权得到最终结果。
梯度提升树(GBDT)算法超详细版本
wzk4869的博客
08-25 1万+
梯度提升树(GBDT)算法超详细版本
干货 | 梯度提升决策树GBDT（gradient-boost decision tree）「AI基础」
九三智能控
07-13 829
关注：决策智能与机器学习，深耕AI脱水干货作者 |机器学习炼丹术来源| 机器学习炼丹术先缕一缕几个关系：GBDT是gradient-boost decision treeGBDT的...
构建预测模型DEMO：梯度提升决策树实战
资源摘要信息:"本文档介绍了一种使用梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，简称GBDT）构建预测模型的实践案例。通过使用梯度提升决策树，我们能够高效地处理分类与回归问题，并获得较高的预测准确度。...
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