AdaBoost,GBDT以及XGBoost

一、AdaBoost

1 AdaBoost与GBDT比较

AdaBoost的迭代是重点拟合那些之前分错的样本。GBDT是在拟合残差。

相同点:1 加性模型+前向分步算法  2 每一步训练一个弱学习器以弥补前面模型的不足,都不能并行计算 3 都是减小偏差

不同点:1 AdaBoost中,当前学习器的“不足”由样本权重来决定  2 GBDT中当前学习器的不足“由”梯度决定

AdaBoost一般用于分类,GBDT一般用于回归,所以损失函数也不同。

AdaBoost存在对异常值敏感的问题,异常值被分类错误将会得到较大的权重,使得训练权重出现偏差。

2 AdaBoost几种基本机器学习算法哪个抗噪能力强,哪个对重采样不敏感?

提升方法包括AdaBoost,GBDT,随机森林等。AdaBoost算法可将弱分类器,例如决策树,LR,SVM等进行组合,提高预测能力。

AdaBoost与SVM算法的抗噪能力强,SVM作为弱分类器。

3 AdaBoost与随机森林的区别

对于提升方法,有两个问题需要回答:1 每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布?2 如何将弱分类器组合成一个强分类器?

AdaBoost:提高被前一轮弱分类器错误分类的样本的权值,而降低那些被正确分类的样本的权值。加权多数表决方法,加大分类误差率小的弱分类器的权值,使其在表决中起较大作用,减小分类误差率大的弱分类器的权值,使其在表决中起较小的作用。

随机森林:训练样本随机选取。虽然每一棵树的训练样本个数都是样本总数N,但是每一个样本的随机选取都是有放回的选取。这样,每一颗树的训练样本几乎都不相同。特征随机选取,假设训练数据有M个特征,随机森林的每一棵树只选取m(m < M)个特征用于构建决策树。每一棵树选取的特征可能都不完全相同。

强调:随机森林不进行剪枝。决策树剪枝是为了防止过拟合,而随机森林的“随机”已经防止了过拟合,因此不需要剪枝。

补充:随机森林有两个参数需要人为控制,一个是森林中树的数量,一般建议取很大。另一个是m的大小,推荐m

### 回答1: AdaboostGBDTXGBoostLightGBM都是机器学习中常用的集成学习算法。 Adaboost是一种迭代算法,通过不断调整样本权重分类器权重,逐步提高分类器的准确率。 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)是一种基于决策树的集成学习算法,通过不断迭代,每次训练一个新的决策树来纠正前面树的错误,最终得到一个强分类器。 XGBoost是一种基于GBDT的算法,它在GBDT的基础上引入了正则化并行化等技术,使得模型更加准确高效。 LightGBM是一种基于GBDT的算法,它采用了基于直方图的决策树算法互斥特征捆绑技术,使得模型训练速度更快,占用内存更少,同时也具有较高的准确率。 ### 回答2: adaboost(Adaptive Boosting) 是一种基于不同权重的弱分类器的算法,它通过迭代的方式来逐步提高分类器的准确性。在每轮迭代中,它会调整训练样本的权重,使得前一轮分类错误的样本在当前轮得到更多的关注。最终,通过组合这些弱分类器来构建一个强分类器。其优点在于不易过拟合,但需要耗费大量的时间来训练预测。 gbdt(Gradient Boosting Decision Tree) 是一种基于决策树的集成学习算法,它通过迭代的方式来提升分类器的准确性。基于训练样本实际输出的误差进行梯度下降,将它们作为下一个分类器的训练数据。每个分类器都在之前所有分类器得到的残差的基础上进行训练,并且将它们组合成一个最终的分类器。在训练过程中,为了避免过拟合,可以限制决策树的深度等参数,并采用交叉验证等技术。gbdt可以处理缺失数据、不平衡分类高维度数据等问题,但需要注意过拟合的问题。 xgboost(Extreme Gradient Boosting) 是一种基于决策树的集成学习算法,它在gbdt的基础上引入了正则化项精细的特征选择,进一步提高了分类器的准确性效率。通过Hessian矩阵对损失函数进行二阶泰勒展开,引入正则化约束,可以优化损失函数,并通过交叉验证等技术选择最优的超参数。xgboost还支持GPU加速,提高模型训练的速度效率,但需要更多的计算资源。xgboost在分类、回归排名任务中表现优异,但需要注意过拟合计算量的问题。 lightgbm是微软旗下一款高效、快速、分布式的梯度提升框架,也是一种基于决策树的集成学习算法,定位在处理高维度数据大规模数据集上。lightgbm采用了GOSS(Gradient-based One-Side Sampling)技术EFB(Exclusive Feature Bundling)技术对数据进行处理,大大减少数据的内存占用训练时间。同时,还支持并行计算GPU加速,提高了模型的速度效率。lightgbm在排序、分类、回归等任务中表现出色,只是对离群值敏感,需要对数据进行预处理。 ### 回答3: Adaboost,Gradient Boosting Decision Tree (GBDT),XGBoostLightGBM都是常见的集成学习算法,它们用于提高模型在复杂数据集上的准确度,并处理复杂数据集上遇到的问题。 Adaboost是一种迭代算法,每次迭代它使用提高错误分类样本的加权值,并降低正确分类样本的加权值,以便让前一个弱分类器无法捕捉并由后续分类器学习。Adaboost弱分类器快速训练预测,且不需要太多超参数调整,但是它倾向于过度拟合数据,并且实力可能不足以解决大型数据集的问题。 GBDT使用决策树作为弱分类器,将每一棵树的预测结果作为下一棵树的预测输入,最后对所有树的预测结果进行加权求GBDT可以很好地处理线性非线性问题,但是它倾向于过度拟合数据,需要进行精细调整参数,并且需要较长时间的训练时间。 XGBoost结合了GBDT的优势树的强大性质。它采用了一些优秀的技术,如Boosting树算法,Shrinkage,Column SamplingPruning Nodes,以提高模型的性能降低过拟合风险。XGBoost可以处理大规模数据集高维数据集,并且速度较快,但需要的资源较多,如内存、计算能力高质量的数据集。 LightGBM是XGBoost的新一代版本,采用了GOI(Gradient-based One-side Sampling)算法Histogram-based Gradient Boosting方法来加快训练速度降低内存占用。GOI算法通过对数据进行一侧采样来提高训练速度,而直方图梯度提升方法将节点分裂建模为一个直方图分桶过程,以减少节点分裂的计算成本。LightGBM对大数据集的处理能力很强,速度相对较快,但对于处理小数据集的效果可能不明显。
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