不同集成学习算法的比较：随机森林、AdaBoost、XGBoost、LightGBM

集成学习算法对比
最新推荐文章于 2025-04-28 08:49:51 发布
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#算法 #集成学习 #随机森林 #机器学习

好的，我来为您比较一些常见的集成学习算法，并生成表格形式以便于对比：

算法 主要思想和特点 应用场景 并行处理支持 稳定性和鲁棒性 主要优化策略和技术
AdaBoost 使用加权投票组合多个弱分类器，逐步提升分类器性能 二分类和多分类问题，简单数据集 不易并行化 对异常值敏感 样本权重调整，顺序训练
Gradient Boosting 通过减少残差的梯度来逐步构建一个强分类器 回归和分类问题，处理中等规模数据集 部分并行化 相对稳定 梯度信息利用，顺序化分裂节点
XGBoost 优化的提升树算法，结合正则化和二阶梯度优化 结构化数据的回归和分类问题，大规模数据集 高度并行化 较高稳定性 正则化，特征分裂策略，并行化训练
LightGBM 基于Histogram的提升树算法，效率高，速度快 大规模数据集的回归和分类问题 高度并行化 较高稳定性 直方图加速，并行化训练
CatBoost 处理分类变量，具有自动处理缺失值和稀疏特征的能力 处理各种类型的数据，包括分类变量和数值型数据 部分并行化 高稳定性
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集成学习汇总：GBDT、XGBoost、LightGBM
Cachel Wood的博客
10-28 345
摘要 集成学习通过结合多个学习器完成任务，主要分为Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost、GBDT、XGBoost）两类。梯度下降法利用负梯度方向进行迭代搜索，是优化目标函数的有效算法。提升树以决策树为基函数，采用加法模型和前向分步算法，通过拟合残差逐步构建强学习器，特别适用于回归问题。这两种方法都体现了机器学习中"集弱成强"的核心思想。
模型训练与结果展示（逻辑回归，随机森林，SVM算法，AdaBoost算法，XGBoost算法，GNB算法）
2301_77444219的博客
07-19 541
逻辑回归，SVM算法，AdaBoost算法同理，下列分别是这三者的对应模型函数与参数。其余几种都是与上文类似，将用于区别模型名字的RF与搜索得到的最佳参数更改即可。XGBoost算法需额外设定大量模型参数，在此单独展示完整代码。运用同一个数据集将其进行6种类型填充后保存结果如下。AdaBoost算法。GNB加上导入模型即可。
基于随机森林、XGBoost、lightGBM的大气污染预测可视化系统【前后端交互】
迷茫与徘徊只会让你陷入绝境，欢迎私信博主，带你开始提升变现价值！
07-31 715
使用的大气污染数据集为中国科学院大气物理研究所等单位发布的中国高分辨率大气污染再分析数据集， 包括我国《环境空气质量标准》中的六项常规污染物的网格化数据。数据集为同化融合中国环境监测总站（CNEMC）的国家环境空气质量监测网和嵌套网格空气质量预报模式（NAQPMS）的再分析数据。本次大赛提供两种时间分辨率数据集供参赛选手选择，分别是日均值数据集和小时值数据集，两套数据集基本信息如下：我们使用的事按照天进行划分的数据。
CatBoost, XGBoost, AdaBoost, LightBoost，各种Boost的介绍和对比
2201_75499313的博客
12-11 1434
在集成学习中，目标是用多种学习算法最成功地训练模型。Bagging方法是一种集成学习方法，将多个模型并行应用于同一数据集的不同子样本。Boosting是另一种在实践中经常使用的方法，它不是并行构建的，而是按顺序构建的，目的是训练算法和模型。弱算法先对模型进行训练，然后根据训练结果对模型进行重组，使模型更容易学习。然后将修改后的模型发送给下一个算法，第二个算法比第一个算法学习起来更容易。本文包含了不同的增强方法，从不同的角度解释了这些方法并进行了简单的测试。
树模型：决策树、随机森林（RF）、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM和CatBoost算法区别及联系
qq_50626322的博客
08-01 3555
树模型：决策树、随机森林（RF）、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM和CatBoost算法区别及联系。基础决策树容易产生过拟合的情况。预剪枝和随机森林(RF)防止过拟合。AdaBoost基于前一棵基础决策树对样本点设置不同的权重，建立树之间联系。GBDT利用损失函数的负梯度值近似残差的计算，损失函数可为一般函数。 基于GBDT 的XGBoost、LightGBM 和CatBoost，三大主流神器。...
机器学习之决策树算法：XGBoost、LightGBM和CatBoost
zhw864680355的博客
10-18 3382
参考原文： 从结构到性能，一文概述XGBoost、Light GBM和CatBoost的同与不同 决策树模型，XGBoost，LightGBM和CatBoost模型可视化 XGBoost、LightGBM和CatBoost 1、XGBoost XGBoost是陈天奇于2014年提出的一种算法，被称为GBM Killer。它用预排序算法+直方图算法为每一层的叶子找出最佳分裂，简而言之，就是...
ML-集成学习：AdaBoost、Bagging、随机森林、Stacking(mlxtend)、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost原理推导及实现
千寻的博客
02-26 7357
目录 1.名称简介 2.设计集成原则 3.集成学习算法分类 4.Boosting 4.1基本流程 4.2Adaboost实现 4.2.1.分类 4.2.2.回归 4.2.3Adaboost的正则化 4.2.4Adaboost小结 5.Bagging 5.1基本流程 6.随机深林Random Forest 6.1基本流程 7.Stacking 8.GBDT 8.1...
机器学习篇-集成学习-随机森林 Adaboost GBDT XGBoost
m0_60916732的博客
10-12 2519
多个弱学习器组合成一个更强大的学习器，解决单一预测，进步一得到更好性能。# 导包​from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 随即森丽分类​​# 定义随机森立函数# 数据读取# 数据基本处理# 确定特征和标签# print(x)# print(y)# 空值处理(填充)print(x)​# 处理字符类型 数据​# 数据划分x, y,stratify=y​# 模型训练# 决策树模型​。
集成学习boosting算法：Adaboost&GBDT&Xgboost&LightGBM&CatBoost
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03-20 1万+
boosting算法：Adaboost&GBDT&Xgboost&LightGBM&CatBoost
机器学习知识点梳理3--集成学习/Adaboost/随机森林/GBDT/xgBoost/LightGBM
m0_53292725的博客
12-15 2203
1.LightGBM和xgBoost、GBDT的区别 xgboost与LightGBM的区别 切分算法（切分点的选取）：XGBoost通过对所有特征都按照特征的数值进行预排序选取最好的分割点；LightGBM通过直方图算法寻找最优的分割点 LightGBM占用的内存更低，只保存特征离散化后的值，而这个值一般用8位整型存储就足够了，内存消耗可以降低为原来的1/8 LightGBM直接支持类别特征 决策树生长策略不同 XGBoost采用的是带深度限制的level-wis
机器学习面试题——集成学习、Adaboost、随机森林、GBDT、xgBoost、LightGBM
weixin_46838716的博客
05-02 1600
1）这篇文章设计的东西很多，主要是集成学习包括并行和串行 2）并行的集成学习：bagging，随机森林RT 3）串行的集成学习：boosting，GBDT是核心算法,XGBDT,lightGBM是工程实现，他们都是一家的
集成算法的对比
yzx991013的博客
04-28 397
**优点** | 抗过拟合能力强，能处理高维数据，特征重要性评估直观 | 模型简单，易于解释 | 对数据分布假设较少，适合高维数据 | 模型简单，易于理解和实现 | 泛化能力强，适合小样本数据 | 不需要先验知识，适合多分类问题 || **平均准确率** | 83% | 68% | 76% | 53% | 83% | 73% || **平均F1值** | 82% | 63% | 75% | 51% | 82% | 71% |
决策树 随机森林 xgboost_AdaBoost、GBDT、RF、XGboost、LightGBM的对比分析
weixin_39591720的博客
11-23 954
AdaBoost简单介绍AdaBoost是基于boosting的思想，通过多个弱分类器的线性组合来得到强分类器，训练时重点关注被错分的样本，准确率高的弱分类器权重大。更深一步的介绍在训练过程中，它不改变所给的训练数据，而是不断改变训练数据权值的分布，使得被误分类的数据再后一轮的分类中受到更大的关注。同时采用加权多数表决的方法，加大分类误差率小的弱分类器的权值，使其在最后的表决中起更大的作用，减小分...
X-gboost模型总结整理
weixin_41635879的博客
09-25 5118
一、 X-gboost模型总结整理 X-gboost 是将多个树模型（若分类器）集成一个强分类器。可用于分类问题，也可用于预测值问题，只是不同问题使用的树模型不一样: ​ 分类问题： 决策树（C4.5,C5.0,CART) ​ 预测问题：回归树（CART...
数据挖掘面试准备（1）|常见算法（logistic回归，随机森林，GBDT和xgboost）
04-06 1558
9.25r早上面网易数据挖掘工程师岗位，第一次面数据挖掘的岗位，只想着能够去多准备一些，体验面这个岗位的感觉，虽然最好心有不甘告终，不过继续加油。 不过总的来看，面试前有准备永远比你没有准备要强好几倍。 因为面试过程看重的不仅是你的实习经历多久怎样，更多的是看重你对基础知识的掌握（即学习能力和逻辑），实际项目中解决问题的能力（做了什么贡献）。 先提一下奥卡姆剃刀：给定两个具有
决策树- 随机森林/GBDT/XGBoost
weixin_50304531的博客
09-19 1231
决策树 随机森林 GBDT XGBoost
终于有人把XGBoost 和 LightGBM 讲明白了，项目中最主流的集成算法！
Datawhale
11-07 4528
点击上方“Datawhale”，选择“星标”公众号第一时间获取价值内容本文是决策树的第三篇，主要介绍基于 Boosting 框架的主流集成算法，包括 XGBoost 和 ...
关于树的机器学习方法及其区别对比
bjutxbc的博客
06-21 1144
———随机森林、梯度提升树、XGBoost、LightGBM 和 CatBoost机器学习方法支持分类任务支持回归任务支持排序任务随机森林YesYesNoGBDTYesYesNoXGBoostYesYesYesLightGBMYesYesYesCatBoostYesYesYes随机森林是一种集成学习方法，主要用于分类和回归任务。它通过构建多个决策树，并在每个节点随机选择特征来训练每个树，最后通过所有树的投票或平均结果来进行预测。
算法金 | 通透！！十大回归算法模型最强总结
算法金「全网同名」的博客
05-29 1848
多元线性回归是线性回归的扩展，适用于多个自变量预测一个因变量的情况。它通过寻找多个自变量与因变量之间的最佳拟合平面来进行预测。多元线性回归可以帮助我们理解多个因素对结果的综合影响。岭回归（Ridge Regression）是一种改进的线性回归方法，主要用于处理多重共线性的问题。它通过在损失函数中加入一个惩罚项，使得回归系数尽量小，以此来减少模型的复杂度和过拟合风险。
逻辑回归、随机森林、支持向量机、XGBOOST AdaBoost LightGBM几种模型之间的区别
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用户希望了解逻辑回归、随机森林、支持向量机、XGBOOST、AdaBoost、LightGBM等模型之间的区别。根据引用内容，我们还可以参考决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM在近红外光谱分析中的应用。 首先，...
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