GBDT算法

最新推荐文章于 2025-04-19 10:23:23 发布
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GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种以梯度下降为目标优化决策树的集成学习算法。它通过构建一系列弱决策树并结合它们的预测结果来减少损失函数。在回归任务中，GBDT以残差作为训练数据，而在分类任务中，每棵树代表一类，通过计算概率残差来确定分类。训练时寻找最佳划分点以最小化方差，迭代直到残差足够小。预测时，将所有树的贡献加起来得到最终结果。

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GBDT算法 Gradient Boosting Decision Tree

以梯度为优化目标，以提升为手段（前面讲到的集成算法中的串联），基础模型为决策树（这里用的是回归树）的算法

GBDT简单来说，就是用多个树串联，提升模型的效果

 

以下是学习唐宇迪老师的GBDT算法的理解，文末有其他直接更详细的的关于GBDT算法的实现

回归树的形式是CART 即二叉树

使用回归树做分类和回归都可以

我们希望分类的话是残差尽量小，使损失函数小，而回归，数据离均值近

衡量回归树分类效果我们用的是利用变换到exp函数上属于哪一类的概率从而得到损失函数的值

衡量回归树回归效果我们用的是最小二乘法，实际值和均值之差的平方累和

 

GBDT核心为GB算法，它的优化目标是使损失函数最小

f(x)即为我们建立的模型，L函数是损失函数，意思是什么样的模型能够使得到损失函数最小（数据得到合理分配）

那么对于GBDT算法来说，就是找到合理的参数（模型的参数和各模型的合理的分配比例，因为这里用到的是多棵树）

因

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