梯度提升树(GBDT)原理

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#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。

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GBDT梯度提升树原理剖析
数清风的博客
10-18 1166
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
梯度提升树(GBDT)原理小结
weixin_34077371的博客
12-07 348
　　　　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 1562
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
机器学习原理之 -- 梯度提升树（GBT）原理详解
wodertianna的博客
07-05 1023
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...
梯度提升树（GBDT）算法原理详细总结
NLP_谢立侠
12-06 9581
        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...
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，...
梯度提升决策树（GBDT）
SQL__Learning的博客
06-09 2114
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。
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 1841
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。
通俗易懂之梯度提升树(GBDT)原理及其python实现（不依赖高级库）
最新发布
qq_31763735的博客
03-14 558
**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
梯度提升树算法原理小结
小白学视觉
06-16 1946
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 4839
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 6684
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
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qq_44665283的博客
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经典机器学习模型(八)梯度提升树GBDT详解
分类算法：梯度提升树(GBT)算法原理
kkchenjj的博客
07-14 1115
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的正则化及与XGBOOST区别
hlang8160的博客
11-19 8512
1.GBDT的正则化 　　和Adaboost一样，我们也需要对GBDT进行正则化，防止过拟合。GBDT的正则化主要有三种方式。 　　 　　第一种是和Adaboost类似的正则化项，即步长(learning rate)。定义为νν,对于前面的弱学习器的迭代 fk(x)=fk−1(x)+hk(x)fk(x)=fk−1(x)+hk(x) 　　如果我们加上了正则化项，则有
GBDT调参小结（摘自博客园—刘建平Pinard）
qq_24313621的博客
08-09 1622
  原文链接：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6143927.html 1. scikit-learn GBDT类库概述 　在scikit-learn中，GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类， 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类。两者的参数类型完全相同，当然有些参数比如损失函数loss的可选...
手推 GBDT与xgboost
u011517132的博客
03-24 624
先说结论： GBDT与xgboost的主要区别是GBDT利用的一阶导数的思想去拟合每棵树，xgboost利用二阶导数思想去拟合每棵树。 另外xgboost还加入了其他许多技巧，比如xgboost加入和正则项是模型泛化能力更强；同时xgboost还支持并行计算（每棵树还是串行，并行是特征维度的并行）；xgboost在训练完一棵树后都会为其叶子节点的分数乘以一个缩减权重(shrinkage)。来给后面...
梯度提升树（GBDT）的原理公式
01-27
### 梯度提升树(GBDT)原理 梯度提升树是一种集成学习方法，其核心在于构建一系列弱分类器（通常是决策树），并通过迭代方式逐步减少损失函数来增强整体模型性能。具体来说，在每次迭代过程中，新加入的一棵树会专注于修正前一轮预测中的错误。 #### 数学公式推导 对于一个由 \( M \) 颗树组成的提升树模型，可以表示为： \[ f_M(x) = \sum_{m=1}^{M} T(x; \varTheta_m)\tag{11-1}\label{eq:boosting-tree-model}[^3] 其中： - \(f_M(x)\) 表示最终的预测结果； - \(T(x;\varTheta_m)\) 是第\( m \)棵回归树对应的叶节点权重向量\(\varTheta_m\)所决定的输出值； 为了最小化总体误差，采用加法模型的形式逐次逼近最优解。即在每一步都寻找能够最大程度降低当前残差平方和的新基函数（这里是单棵CART回归树）。设初始估计值为常数项c0,则有: \[ F_0(x)=argmin_c{\frac {1}{N}}\sum _{{i=1}}^{N}(y_i-c)^2=c_0=\bar y,\quad where\ N=len(y),\ and\ \bar y={\frac {\sum _{{i=1}}^{N}y_i}{N}}.\nonumber \] 接着依次更新后续各步的近似值Fi(x)，使得目标函数L达到极小化状态： \[F_k(x)=F_{k−1}(x)+h_k(x).\nonumber \] 这里hk(x)代表新增加的那一部分贡献——也就是我们所说的“伪残留”。它实际上就是利用前面提到的方法拟合出来的关于真实标签yi与现有预测之间差距的信息。当涉及到具体的优化过程时，则需考虑不同的损失函数形式以及相应的梯度下降策略来进行求解。 ```python from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier import numpy as np # 构造简单的二元分类数据集用于演示目的 X_train = np.array([[1], [2], [3]]) y_train = np.array([0, 1, 0]) clf = GradientBoostingClassifier(n_estimators=3, learning_rate=1.0, max_depth=1, random_state=0) model = clf.fit(X_train, y_train) print(model.predict_proba(np.array([[1]]))) ```
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