RF与GBDT之间的区别与联系？

最新推荐文章于 2023-12-23 13:09:06 发布
原创 最新推荐文章于 2023-12-23 13:09:06 发布 · 1.6k 阅读 · 4 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#RF #GDBT

本文探讨了随机森林与梯度提升决策树(GBDT)的异同。两者都使用多棵树来预测结果,但随机森林采用bagging方法,而GBDT采用boosting方法。随机森林适用于分类和回归,GBDT主要用于回归任务。随机森林中的树可以并行生成,而GBDT必须串行生成。此外,随机森林对异常值不敏感,更侧重于降低模型方差,而GBDT则能更好地减少模型偏差。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1）相同点：都是由多棵树组成，最终的结果都是由多棵树一起决定。

2）不同点：

  1. 随机森林采用bagging，而GBDT采用boosting
  2. 组成随机森林的树可以分类树也可以是回归树，而GBDT只由回归树组成
  3. 组成随机森林的树可以并行生成，而GBDT是串行生成
  4.  随机森林的结果是多数表决表决的，而GBDT则是多棵树累加之和
  5. 随机森林对异常值不敏感，而GBDT对异常值比较敏感
  6. 随机森林是减少模型的方差，而GBDT是减少模型的偏差
  7. 随机森林不需要进行特征归一化。而GBDT则需要进行特征归一化
  8. 随机森林对训练集一视同仁，GBDT是基于权值的弱分类器的集成 
随机森林RF与GBDT之间的区别
07-21 813
相同点 都是由多棵树组成 最终的结果都是由多棵树一起决定 不同点 组成随机森林的树可以分类树也可以是回归树，而GBDT只由回归树组成 组成随机森林的树可以并行生成，而GBDT是串行生成 随机森林的结果是多数表决表决的，而GBDT则是多棵树累加之和 随机森林对异常值不敏感，而GBDT对异常值比较敏感 随机森林是通过减少模型的方差来提高性能，而GBDT是减少模型的偏差来提高性能的 随机森林不需要进行数据预处理，即特征归一化。而GBDT则需要进行特征归一化 分类树和回归树的区别 (1)分类树使用
GBDT （与RF,GBDT、XGBoost、lightgbm的区别）
qq_38147044的博客
08-15 313
GBDT （与RF,GBDT、XGBoost、lightgbm的区别）
RF GBDT XGBOOST的区别与联系
热门推荐
timcompp的博客
03-13 1万+
Gradient boosting.
RF 和 GBDT联系和区别
anyi6536的博客
06-06 609
1、RF 原理用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。2、RF 优缺点优点：（1）在数据集上表现良好，两个随机性的引入，使得随机森林不容易陷入过拟合。...
GBDT与RF的区别
西檬饭
09-20 1093
转自 GBDT与RF的区别 https://blog.youkuaiyun.com/u010398493/article/details/77587749 简单的说： 首先，GBDT和RF都是集成方法中的经典模型，我们需要弄清楚下面几个问题： 1、GBDT是采用boosing方法，RF采用的是baggging方法 2、bias和variance是解释模型泛化性能的，其实还有噪声 然后，理解GBDT和RF...
【ML笔记】梯度提升决策树（GBDT）和随机森林（RF）的异同
roguesir的博客
07-27 9829
梯度提升决策树（GDBT）和随机森林（RF）的异同
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...
随机森林RF、GBDT、XGBoost的区别
MusicDancing的博客
08-14 7288
1. 随机森林 1.1 定义 RF是一个用随机方式建立的，包含多个决策树的集成分类器，其输出类别由各个树投票而定(回归树取平均)。 1.2 生成过程 假设样本总数为n，特征数为a。 1. 从原始样本中采用有放回抽样(bagginhg)的方法选取n个抽样。 2. 对n个样本选取a个特征重的随机k个，用于建立决策树的方法，获得最佳分割点。 3. 重复m次，获得m个决策树。 4. 对输入样例进行预测时，每个子树都产生一个结果，采用多数投票机制输出。 1.3 优点 1. 实现简单，训练速度
GBDT和RF
laolu1573的专栏
10-31 1011
随机森林（Random Forest, RF)和迭代决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）都是通过构建多个决策树来组成集成模型， 他们分别属于Bagging和Boosting两大类算法。 Bagging (Bootstrap Aggregation)算法 1. 用重置抽样（sample with replacement）在原有的训练数据集（
RF(随机森林)与GBDT，GBDT与xgboost的区别
kaxiaokui的博客
06-01 1426
RF(随机森林)与GBDT之间的区别与联系 相同点： 1.都是由多棵树组成，最终的结果都是由多棵树一起决定。 2.RF和GBDT在使用CART树时，可以是分类树或者回归树。 不同点： 1.组成随机森林的树可以并行生成，而GBDT是串行生成 2.随机森林的结果是多数表决表决的，而GBDT则是多棵树累加之和 3.随机森林对异常值不敏感，而GBDT对异常值比较敏感 4.随机森林是减少模型的方差，而GBDT是减少模型的偏差 5.随机森林不需要进行特征归一化。而GBDT则需要进行特征归一化 GBDT与xgboost的
RF跟GBDT的区别
lotus
01-09 1778
原文来自：https://blog.youkuaiyun.com/u010398493/article/details/77587749 https://blog.youkuaiyun.com/zhangbaoanhadoop/article/details/79561085 GBDT和RF简介 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree） DT + Boosting = GBDT ...
机器学习常见面试题
weixin_30823001的博客
05-22 370
1、L1范式和L2方式的区别 （1）L1范式是对应参数向量绝对值之和 （2）L1范式具有稀疏性 （3）L1范式可以用来作为特征选择，并且可解释性较强（这里的原理是在实际Loss function中都需要求最小值，根据L1的定义可知L1最小值只有0，故可以通过这种方式来进行特征选择） （4）L2范式是对应参数向量的平方和，再求平方根 （5）L2范式是为了防止机器学习的过拟合，提升...
XGBoost
进步青年
12-10 141
XGBoost1.GBDT1.1 Boosting思想1.2 GBDT原理 整理来源于：XGBoost 1.GBDT GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，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，对前一层基分类器分错的样本，给予更高的权重。测试时，根据各层分类器的结果的加权得到最终结果。 1.2 GBD
RF(随机森林)、GBDT、XGBoost算法简介
bylfsj的博客
02-22 2079
一、概念 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。 二、关系 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，以及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；前者的代表就是Boosting，后者...
【机器学习算法】三、集成算法：RF、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、Stacking模型融合
最新发布
因为热爱所以坚持
12-23 3541
集成算法就是建立很多个弱评估器(也叫基评估器)，然后以某种集成规则把这些弱评估的评估结果集成，从而达到比单个弱评估器更好的效果。核心思想就是三个臭皮匠顶个诸葛亮。臭皮匠是谁？决策树、线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、SVM、KNN等等都可以，就是这些单个评估器都可以当作基评估器。三个臭皮匠能顶一个诸葛亮吗？假如有3个弱评估器，每个弱评估器的效果都是0.6，这里先简单的以少数服从多数的集成规则进行集成，集成后的准确率是0.6*0.6*0.6+3*0.6*0.6*0.4=0.6479999999999999。
用bias/variance角度解释GDBT与RF的区别
Devin Jiang的博客
06-20 1677
首先，GBDT和RF都是集成方法中的经典模型，我们需要弄清楚下面几个问题： 1、GBDT是采用boosing方法，RF采用的是baggging方法 2、bias和variance是解释模型泛化性能的，其实还有噪声然后，理解GBDT和RF执行原理，其中GBDT中的核心是通过用分类器（如CART、RF）拟合损失函数梯度，而损失函数的定义就决定了在子区域内各个步长，其中就是期望输出与分类器预测输出的查
通过对比Bagging/Boosting/RF/GDBT来理解XGB
ybdesire的专栏
05-05 1102
引入 用过XGB模型的人，都大致知道，XGB是由多棵树组成的，像一片森林，这是一种集成学习方法。但是，这片森林里的每棵树都是通过纯度计算与分支划分得到的吗？多棵树是如何组合（集成）在一起共同做决策的呢？XGB和RandomForest是什么区别？XGB和GDBT又有什么区别呢？ 如何才能解释这些问题 首先，我们需要理解几个概念 （1）集成学习 集成学习分为三种算法：Bagging，Boosting...
机器学习（5）之集成学习（RF\AdaBoost\GBDT）
u013788252的博客
01-03 448
文章目录1 集成学习的思想1.1 Bagging简介1.2 Boosting简介1.3 Stacking简介2 随机森林(Random Forest)2.1 算法流程2.2 Extra Tree2.3 TRTE2.4 Isolation Forest(IForest)2.5 总结3 AdaBoost3.1 算法原理3.2 算法的构建过程3.3 总结4 GBDT4.1 算法原理4.2 GBDT回归算...
RF、GBDT与XGBoost：集成学习的集成优势与实战应用
RF GBDT XGBoost 是一种强大的机器学习工具，特别是在集成学习领域中脱颖而出。这些算法都属于集成学习方法，其核心思想是通过组合多个基础模型（如决策树）的预测，以提高整体模型的泛化能力和鲁棒性。 1. **随机...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值