梯度提升树(GBDT)原理

最新推荐文章于 2025-07-31 16:28:07 发布

转载最新推荐文章于 2025-07-31 16:28:07 发布 · 136 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6140514.html

文章标签：

#算法 #机器学习 #人工智能

本文总结了Boosting算法家族中的梯度提升树(GBDT)原理。作为Adaboost算法的重要补充，GBDT在机器学习任务中表现出优秀的性能。文章详细介绍了GBDT的工作机制及其应用场景。

梯度提升树(GBDT)原理小结 - 刘建平Pinard - 博客园在集成学习之Adaboost算法原理小结中，我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结，本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Dehttps://www.cnblogs.com/pinard/p/6140514.html

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

majunyongzhangduo

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

分类算法：梯度提升树(GBT)算法原理

kkchenjj的博客

07-14

1420

梯度提升树(GBT)是一种强大的机器学习算法，通过迭代地构建决策树并组合它们的预测结果来提高模型的预测性能。理解决策树的构建过程和回归树与分类树的区别是掌握GBT算法的关键。通过调整参数，可以有效地控制GBT模型的复杂度，避免过拟合，提高模型的泛化能力。然而，GBT的训练时间较长，解释性较差，这在实际应用中需要权衡。梯度提升树(Gradient Boosting Tree, GBT)是一种迭代的决策树算法，通过构建一系列弱分类器并组合它们来形成一个强分类器。

GBDT梯度提升树原理剖析

数清风的博客

10-18

1193

GBDT梯度提升树原理剖析在前面的文章中，我写了ID3及CART决策树的思路，但我们只是将其用来做分类。注意到CART的名字：Classification And Regression Tree，当我们利用其进行回归时，它的名字就变成了回归树。GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）就是一种基于回归的预测方法。今天我们来看一看这个算法的原理。先来熟悉一下回归树的方法

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

通俗易懂之梯度提升树(GBDT)原理及其python实现（不依赖高级库）

qq_31763735的博客

03-14

1021

**梯度提升树（Gradient Boosting Trees）**是一种集成学习方法，通过逐步构建多个弱学习器（通常为决策树），并将它们组合成一个强大的预测模型。梯度提升树通过优化一个损失函数，使模型逐步逼近目标函数，实现高精度的预测。梯度提升树的核心优势：**集成学习（Ensemble Learning）**是一种将多个学习器组合在一起，以提升整体性能的方法。集成学习主要分为两类：提升（Boosting）的核心思想：**梯度提升（Gradient Boosting）**是一种逐步构建模型的集成方法，通过

梯度提升树(GBDT)原理小结

weixin_34077371的博客

12-07

375

　　　　在集成学习之Adaboost算法原理小结中，我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结，本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结。GBDT有很多简称，有GBT（Gradient Boosting Tree）, GTB（Gradient Tree Boosting ），...

梯度提升树（GBDT）原理总结

LitraLIN的博客

08-21

1601

前言在Adaboost算法原理小结中，我们对adaboost的原理做了简单介绍，本文对Boosting家族另外一个重要的算法梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree，以下简称GBDT）做总结。 1.GBDT概述 GBDT也是集成学习Boosting家族的一员，但是却和传统的Adaboost算法由很大的不同，回顾Adaboost，我们利用的是上一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练数据集的权重没这样一轮一轮迭代下去。GBDT也是迭代，使用了前向分布算法，但是弱学习器仅限在CAR

梯度提升与GBDT原理解析1

08-03

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)是梯度提升的一个具体实现，利用决策树作为基学习器。在GBDT中，决策树通常是CART树，即二叉树，用于回归问题。 1. GBDT 回归原理： GBDT回归是一种加法模型，由多棵决策树...

机器学习：梯度提升树（GBDT）——基于决策树的树形模型

weixin_74268817的博客

11-11

4297

介绍一种树形模型，梯度提升树（GBDT），涉及其构建原理和过程，优点和局限性。文章如有错误，欢迎大噶指正！

梯度提升树（GBDT）算法原理详细总结

NLP_谢立侠

12-06

9764

上篇我们对boosting家族中的Adaboost算法进行了总结，本篇我们来探讨传统的梯度提升树（Gradient Boosting Decison Tree）算法。梯度提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。 梯度提升树（GBDT）全称为Gradient Boosting Deci...

Python中梯度提升树（GBDT）模型的构建与调参

2501_91652317的博客

05-08

906

在机器学习领域，集成学习算法以其强大的性能和稳定性备受关注，而梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree，简称GBDT）作为集成学习的典型代表，通过迭代地拟合残差来构建模型，在回归和分类任务中均展现出卓越的表现。每一轮训练中，新模型聚焦于拟合上一轮模型的残差（即真实值与预测值之间的差值），通过不断降低整体误差，提升模型的预测准确性。通过网格搜索，尝试不同的参数组合，并使用交叉验证评估每个组合的性能，最终找到最优的超参数设置，提升模型的预测能力。

精选资源

梯度提升树算法(GBT)详解及其原理应用

09-22

内容概要：文中详细阐述了梯度提升树的基础理论及其变种之一的Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)的工作原理和技术特性。具体来讲：先对比了单独决策树与梯度增强方法的区别，介绍了梯度增强的定义、建模方法，...

机器学习原理之 -- 梯度提升树（GBT）原理详解

wodertianna的博客

07-05

1243

梯度提升树（Gradient Boosting Trees, GBT）是一种强大的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务。它通过集成多个弱学习器（通常是决策树）来构建一个强大的预测模型，具有较高的准确性和鲁棒性。本文将详细介绍梯度提升树的基本原理、训练过程、优缺点及其在实际应用中的优势。

梯度提升树算法原理小结

小白学视觉

06-16

2011

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自|机器学习算法那些事前言本文介绍了boosting族的提升树算法和梯度提升（GBDT）算法...

梯度提升树（GBDT）原理小结

小白的专栏

12-12

4955

梯度提升树（GBDT）原理小结1. boosting2. 提升树（boosting tree）2.1 提升树模型2.2 提升树算法：前向分步算法2.3 分类问题的提升树算法2.4 回归问题的提升树算法3. 梯度提升树（gradient boosting）3.1 分类问题的梯度提升树算法3.2 回归问题的梯度提升树算法4. 代码示例5. 模型评价完整代码地址参考接着之前的决策树章节和随机森林章节，接下来还会继续介绍一些基于决策树的，具有代表性的集成模型，如GBDT，XGBoost以及lightGBM

梯度提升树系列1——梯度提升树（GBDT）入门：基本原理及优势

theskylife的博客

02-05

7586

梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree，简称GBDT）是机器学习领域中强大且常用的算法之一。本文将深入介绍GBDT的基本原理以及它在数据挖掘中的优势。首先，我们将了解GBDT的起源和发展历程，然后深入探讨其基本原理，包括工作机制和误差减少的方法。接着，我们将详细讨论GBDT相对于其他算法的优点，以及它在各种类型数据上的适应性。最后，我们将探讨GBDT与随机森林、支持向量机等算法的比较，以便读者更好地理解GBDT的特点和适用场景。

经典机器学习模型(八)梯度提升树GBDT详解