GBDT算法原理以及实例理解

最新推荐文章于 2025-05-28 23:10:29 发布
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分类专栏： ML 文章标签： AI ML
博客提供了两个相关链接，地址分别为http://blog.youkuaiyun.com/zpalyq110/article/details/79527653和https://blog.youkuaiyun.com/zpalyq110/article/details/79527653 ，推测与AI和ML领域相关。

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梯度提升决策树GBDT原理与代码实例讲解
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梯度提升决策树GBDT原理与代码实例讲解 1.背景介绍 1.1 机器学习发展历程 机器学习是人工智能领域的一个重要分支,旨在使计算机具备学习和改进自身性能的能力。随着大数据时代的到来,海量的数据为机器学习算法提供了广阔的应用空间。在
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这三篇关于GBDT的算法介绍，是我在网上找到的最优秀的。转载过来纯属学习留档，日后复习。https://blog.youkuaiyun.com/qq_22238533/article/details/79199605，作者kingsam_摘要：GBDT-分类 GBDT-回归 前面两篇文章已经详细介绍了在回归和分类下的GBDT算法。这一篇文章将最后介绍一个多分类任务的GBDT。其过程和二分类的GBDT类似，但...
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https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP/blob/master/Machine%20Learning/3.2%20GBDT/3.2%20GBDT.md 1. 解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。 1.1 Boosting思想 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
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哈喽小天才们~今天和大家来唠一唠GBDT，对于怕麻烦的我，写这篇文章可是下了很大的决心，因为公式实在是太多啦o(╥﹏╥)o之前写了几篇关于机器学习的代码实操，原理部分基本上都是几行一大段就简述了，今天我打算好好写一写GBDT的算法原理，毕竟是集成算法的代表选手，还是要尊重一下的本人之前对GBDT的算法并没有很深入的推算过，所以借着这个机会，整理一下我的学习笔记，把之前一带而过的公式推导手推了一遍，同时也希望这篇文章能帮到还在GBDT算法原理徘徊的姐妹们，别犹豫了，拿起纸笔加入我吧hhhh。
机器学习-GBDT算法
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GBDT 通过梯度优化残差的机制，在结构化数据领域表现优异，是竞赛和工业界常用的算法之一。尽管存在训练速度和调参的挑战，但其改进版本（如 XGBoost、LightGBM）通过工程优化显著提升了效率，使其在实际应用中更具竞争力。
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