XGBOOST，GBDT，RandomForest的比较

最新推荐文章于 2024-06-24 12:03:00 发布
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#机器学习 #算法 #数据挖掘 #面试

本文对比了三种集成算法：XGBOOST、GBDT和RandomForest。它们都是集成学习方法，但各自有其特点。RandomForest采用属性扰动并行生成树，对异常值不敏感；GBDT通过串行生成的回归树降低偏差；XGBOOST在优化上更进一步，支持线性分类器和二阶导数信息，引入正则项防止过拟合，并实现了并行化和缺失值处理策略。

首先XGBOOST,GBDT,RF都是集成算法，RF是Bagging的变体，与Bagging相比，RF加入了属性扰动，而XGBOOST,GBDT属于boosting.

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RandomForest 与 GBDT 的区别：

相同点：

1.都由很多棵树组成

2.最终的结果是由多棵树一起决定的

不同点：

1.RandomForest中的树可以是分类树，也可以是回归树，而GBDT只能由回归树（CART）组成，这也说明GBDT各个树相加是有意义的

2.RandomForest中的树是并行生成的，而GBDT是串行生成的，GBDT中下一颗树要去拟合前一颗树的残差，所以GBDT中的树是有相关关系的，而RandomForest中的树的相关性依赖于Boostrap生成的样本子集的相关性

3.RandomForest 对异常值不敏感，GBDT敏感

4.

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总结下：SVM、GBDT、CART、Adaboost、LSTM、Random Forest、bagging、boosting
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