Bagging Boosting RF GBDT的区别

最新推荐文章于 2022-08-01 11:18:54 发布

368chen

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分类专栏：机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_16236875/article/details/89308162

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本文深入解析了Bagging和Boosting的原理，对比了随机森林（RF）与梯度提升决策树（GBDT）的差异，并详细阐述了逻辑回归（LR）、支持向量机（SVM）、XGBoost的工作机制及它们之间的区别。通过多个链接提供了丰富的学习资源。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1 bagging和boosting，RF和GBDT的区别

参考：https://blog.youkuaiyun.com/bitcarmanlee/article/details/80869312

2 手推LR 和SVM ：https://blog.youkuaiyun.com/u013185349/article/details/81414476

https://www.jianshu.com/p/e8dca5613da6

3 随机森林和xgboost原理和区别：

xgb原理：https://cloud.tencent.com/developer/article/1080182

https://blog.youkuaiyun.com/a819825294/article/details/51206410

对比：

https://blog.youkuaiyun.com/qq_28031525/article/details/70207918

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算法梳理boosting\bagging\RF(1)

小蜗牛的博客

04-05

1018

LeetCode题目记录1.集成学习概念1.1 集成学习分类1.2 集成学习步骤2.个体学习器概念3.boosting & bagging3.1 boosting3.2 bagging3.3 二者的区别4.随机森林的思想5.随机森林的推广6.随机森林的优缺点7.应用范围 1.集成学习概念集成学习方法，就是将训练的学习器集成在一起,原理来源于PAC (Probably Approximat...

集成模型思想篇：从bagging到RF,从boosting到AdaBoost、BDT→GBDT→XGBOOST→LGBM,一步步理解并记忆

m0_46557838的博客

07-19

3416

本文主要记录和分享个人对集成学习模型学习后的一些总结，略去严格的数学推导过程，重点在于阐述各个不同模型的思想、关系和异同，方便理解和记忆 ------ 集成模型就是认为一个机器学习器的学习能力（包括学习方向、学习范围）都是单一有限的，为了加强学习能力，可以把很多个同样的学习器对同一数据集进行学习后的结果进行加权，得到的一个平均结果作为最终结果。这个最终结果综合了各个学习器的学习能力，优劣互补、互相牵制，再提升学习能力的同时避免了单个学习器可能产生较大偏差而带来的影响。 ------这种思想就和找有很多个评

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集成学习Boosting、Bagging、RF之间的联系与区别

刘小生Star

07-29

1764

集成学习Boosting与Bagging的区别：样本选择的不同： bagging :训练集在原始集合中采用有放回抽样，每个训练集之间独立，且每个抽取样本子集数量与原始样本数理一致； boosting:每次迭代的训练集不变，只是每次训练集中每个样例在分类器中的权重会发生改变样例权重的不同： ...

Bagging，Boosting，GBDT和RF

gxiskobe的博客

08-05

451

Boosistraping：意思是依靠你自己的资源，称为自助法，它是一种有放回的抽样方法，它是非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法。其核心思想和基本步骤如下：（1）采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量（自己给定）的样本，此过程允许重复抽样。（2）根据抽出的样本计算统计量T。（3）重复上述N次（一般大于1000），得到统计量T。（4）计算上述N个统计量...

比较GBDT与Xgboost、boosting与bagging

weixin_41838371的博客

05-28

2689

GBDT与Xgboost的区别GBDT与Xgboost的区别Bagging和Boosting 异同 GBDT与Xgboost的区别 gbdt（又称Gradient Boosted Decision Tree/Grdient Boosted Regression Tree），是一种迭代的决策树算法，该算法由多个决策树组成。它最早见于yahoo，后被广泛应用在搜索排序、点击率预估上。 xgboost是...

Boosting、RF、GBDT、XGBoost

yuxianiu的博客

03-11

559

　　RF、GBDT和XGBoost都属于集成学习（Ensemble Learning），集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁棒性。　　根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致分为两大类：　　(1)个体学习器之间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，代表是Boosting；　　(2)个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法，代表是Ba...

31. RF GBDT XGBoost 面试级整理1

08-03

GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）属于boosting系列，它通过连续训练一系列弱决策树，每个新树都专注于修正前一棵树的残差。GBDT的核心是利用梯度下降策略优化损失函数，每一棵树都试图沿着负梯度方向减少上...

决策树-集成学习（bagging，boosting)-经典算法（RF,iForest,GBDT,XGboost,Adaboost）

qq_24591139的博客

12-02

937

决策树构建步骤 1、计算当前决策节点的混乱程度。 2、列举决策属性，分别计算按每一个决策属性决策的情况下熵值的大小。 3、计算信息增益：Entropy(决策之前)-Entropy(决策之后)，选择信息增益最大的属性作为优先决策属性。 4、递归循环上述步骤，直到决策树达到停止生长的条件为止，即每个叶子节点均只有一类数据。集成学习总的来说可以分为如下两种： 1.基于Bagging, 代表算法：随...

NLP知识点之bagging、gbdt、xgboost和lightGBM

weixin_42027200的博客

12-30

949

偏差和方差：偏差.预测值与真实值之间的误差。方差：模型的拟合程度。 bagging： Bagging 的思路是所有基础模型都一致对待，每个基础模型手里都只有一票。然后使用民主投票的方式得到最终的结果。大部分情况下，经过 bagging 得到的结果方差（variance）更小。 Boosting： Boosting 和 bagging 最本质的差别在于他对基础模型不是一致对待的，而是经过不停的考验和筛选来挑选出「精英」，然后给精英更多的投票权，表现不好的基础模型则给较少的投票权，然后综合所有人的投票得到

RF、GBDT、XGBoost

01-06

RF、GBDT和XGBoost都属于集成学习（Ensemble Learning），集成学习的目的是通过结合多个学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁棒性。根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致分为两大类：即...

Bagging与随机森林(RF)算法原理总结

LitraLIN的博客

08-22

2277

Bagging与随机森林算法原理总结在集成学习原理小结中，我们学习到了两个流派，一个是Boosting，它的特点是各个弱学习器之间存在依赖和关系，另一个是Bagging，它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系，可以并行拟合，本文就对集成学习中的Bagging和随机森林做一个总结。随机森林是集成学习中可以和GBDT相较衡的算法，尤其是它可以很方便地进行并行训练，在现在的大数据大样本下很有诱惑力。 1.Bagging的原理在集成学习原理总结的Bagging原理这一块，我们画了这么一张流程图从上图可以看

机器学习----集成学习（boosting，bagging，Adaboos，GBDT，XGBoost）

PETERPARKERRR的博客

12-22

410

文章目录前言一、Boosting二、bagging和随机森林总结前言集成学习（ensemble learning）: 通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，即先产生一组个体学习器，再用某种策略给他们结合起来，个体学习器由一个现有的学习算法从训练数据中产生，同时要具备一定的准确性，不能太坏，要有多样性，学习器之间要有差异。集成后的学习器会显著增加泛化性能。但是多样性和准确性是矛盾的，准确性上去后多样性就要被牺牲，如何产生好而不同的学习器是集成学习的重点。两大分支：Boosting和Bagging，前

基于Bagging与boosting的算法3---GBDT

AI学习笔记

05-12

453

他也是一棵提升树第四部分：总结百度：机器学习中损失函数及其梯度每步优化一个损失函数加法模型：每次在损失上增加，减小损失。决策树既可以做分类，也可以做回归回归问题的提升树，算最小均方差就可以了。知道就可以 GBDT是一个提升树—处理数据量比较大的问题，通过GBDT处理原始数据（梯度提升树，可以对数据进行分类，将分类好的数据交给逻辑回归，GBDT+LR例子） gbdt+lr 参考网上GBDT+LT的代码。 ...

集成学习、boosting、bagging、Adaboost、GBDT、随机森林

weixin_45775970的博客

08-01

767

集成学习、boosting、bagging、Adaboost、GBDT、随机森林

机器学习算法 05 —— 集成学习(Bagging、随机森林、Boosting、AdaBost、GBDT)

zcy的博客

08-19

2979

文章目录系列文章1 集成学习算法介绍2 Bagging和随机森林2.1 Bagging集成原理2.2 随机森林2.3 包外估计2.4 随机森林API3 案例：奥拓产品分类3.1 背景介绍3.2 数据集介绍3.3 评分标准3.4 实现过程4 Boosting介绍4.1 什么是Boosting4.2 实现过程4.3 Bagging集成和Boosting集成的区别5 AdaBost5.1 构成过程细节5.2 AdaBost API介绍6 GBDT介绍6.1 Decision Tree**：**CART回归树6

Bagging 和Boosting的区别，RF、GBDT、XGBoost的区别

orangefly0214的博客

01-10

1064

Bagging 和Boosting的区别 https://www.cnblogs.com/earendil/p/8872001.html RF、GBDT、XGBoost https://blog.youkuaiyun.com/qq_28031525/article/details/70207918

boosting、bagging、GBDT等集成学习算法的简单比较

weixin_41830122的博客

04-13

475

分类图：备注：GBDT算法做分类问题时，损失函数如果是指数损失函数时，则算法原理与Adaboost算法相同。分类图制作代码如下： from graphviz import Digraph fig=Digraph(comment='Ensemble learning') fig.node('a','Ensemble learning') fig.node('b','boos...

bagging算法_Bagging、Boosting、Stacking及其算法（RF、XGBoost、LightGBM）

weixin_39775106的博客

11-23

737

一、几种机器学习思想Bagging的思想是利用抽样生成不同的训练集，进而训练不同的模型，将这些模型的输出结果综合（投票或平均的方式）得到最终的结果。Bagging本质上是利用了模型的多样性，改善算法整体的效果。Bagging的重点在于不同训练集的生成，这里使用了一种名为Bootstrap的方法，即有放回的重复随机抽样，从而生成不同的数据集。具体流程如下图所示：Bagging流程图在sklearn实...

机器学习--手推GBDT

weixin_41733815的博客

05-25

239

机器学习–手推GBDT梯度提升

使用bagging、GBDT和RF算法，对iris数据进行分析

05-24

RF算法与Bagging算法的区别在于，RF算法在构建每棵决策树时都会随机选择一部分特征，以增加模型的多样性。以下是使用sklearn库中的随机森林算法对iris数据进行分类的示例代码： ```python from sklearn.ensemble ...