GBDT原理

最新推荐文章于 2022-08-24 15:08:17 发布
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gbdt原理
一介北漂
06-04 289
分类，回归， 特征提取 基函数的线性组合， 训练过程产生的残差，达到数据分类或者回归的目的 每个 分类器在上个分类器残差的基础上进行迭代 ？？残差基础上进行迭代什么意思 ？？ 残差就是当前模型的 负梯度值 每轮迭代产生弱分类器， 弱分类器的要求是 低方差，高偏差 ？？高偏差如何理解 ， 低方差高偏差，指的是谁的低方差，谁的高偏差 ？？ 每轮迭代 如何理解 每轮训练 得到的弱分类器加权求和得到 ？？ 如果是 线性 组合 基函数， 那么 如果是分类正确，残差不大 ，怎么处理 呢 0-1损失 函数
GBDT的原理
cyy2learn的博客
03-01 2771
gbdt全称梯度下降树，可以用于分类，可以用于回归，也可以筛选特征。 原理 gbdt 是通过采用加法模型（即基函数的线性组合），以及不断减小训练过程产生的残差来达到将数据分类或者回归的算法。 gbdt通过多轮迭代,每轮迭代产生一个弱分类器，每个分类器在上一轮分类器的残差基础上进行训练。对弱分类器的要求一般是足够简单，并且是低方差和高偏差的。因为训练的过程是通过降低偏差来不断提...
大白话GBDT算法-通俗理解GBDT原理
06-21
第二个模块通过GBDT的三要素：GB(梯度提升)，DT(回归树)和Shrinkage(缩减)理解GBDT的算法核心。 第三个模块通过剖析分类和回归损失函数来讲解GBDT在分类和回归方面的应用。 第四个模块通过手动方式一步步拆解讲解...
46. GBDT原理1
08-04
【GBDT原理1】 GBDT，全称Gradient Boosting Decision Tree，是一种集成学习方法，它通过结合多个弱预测器构建一个强预测模型。在GBDT中，每棵树都是对前一棵树预测结果的残差进行建模，从而不断优化整体预测效果。...
梯度提升与GBDT原理解析1
08-03
1. GBDT 回归原理： GBDT回归是一种加法模型，由多棵决策树构成。每一棵树的目标是修正前一棵树的预测误差，即拟合当前模型的残差。对于训练集{(x_i, y_i)}，GBDT模型可以表示为： F_m(x) = ∑_{t=1}^{m} f_t(x)，...
GBDT基本原理
weixin_41940752的博客
07-16 919
GBDT （Gradient Boosting Decision Tree），梯度提升树，在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个，一是效果确实挺不错。二是既可以用于分类也可以用于回归。三是可以筛选特征。 1. Decision Tree：CART回归树   GBDT使用的决策树是CART回归树，无...
gbdt算法原理
04-28
•泰勒公式 •最优化方法 •梯度下降法（Gradient descend method） •牛顿法（Newton’s method) •从参数空间到函数空间 •从Gradient descend 到Gradient boosting •从Newton’s method 到Newton Boosting •Gradient Boosting Tree 算法原理 •Newton Boosting Tree 算法原理：详解XGBoost •更高效的工具包LightGBM
GBDT 原理讲解
妖白的奇幻漂流世界
08-12 1114
  个人认为讲解的最好的一篇GBDT入门文章 转载地址：https://www.cnblogs.com/ScorpioLu/p/8296994.html 从提升树出发，——》回归提升树、二元分类、多元分类三个GBDT常见算法。 提升树 梯度提升树 回归提升树 二元分类 多元分类  面经   提升树 在说GBDT之前，先说说提升树（boosting tree）。说到提升（...
GBDT算法原理
Rnan_prince的博客
08-26 1万+
一、基础知识 1.泰勒级数展开 2.梯度下降法 3.牛顿法 4.从参数空间到函数空间 二、GBDT 1 .DT：回归树 Regression Decision Tree 5.GBDT 适用范围 2. GB：梯度迭代 Gradient Boosting ...
GBDT原理介绍
weixin_38267719的博客
03-28 1082
GBDT主要由三个概念组成：Regression Decistion Tree、Gradient Boosting与Shrinkage GBDT之GB——回归树 决策树不仅可以用于分类，还可用于回归，它的作用在于数值预测，例如明天的温度、用户的年龄等等，而且对基于回归树所得到的数值进行加减是有意义的。GBDT在运行时就使用到了回归树的这个性质，它将累加所有树的结果作为最终结果。所...
Boosting之GBDT原理
此心安处是吾乡
05-24 959
  前面介绍了Adaboost的相关原理,实现,应用，本文主要介绍Boosting算法的另外一个重要算法:GBDT(Gradient Boosting Decison Tree)。GBDT有很多简称，有GBT（Gradient Boosting Tree）, GTB（Gradient Tree Boosting ）， GBRT（Gradient Boosting Regression Tree）,...
GBDT原理及开源代码
yuekangwei的博客
12-27 505
https://zhuanlan.zhihu.com/p/91652813?utm_source=wechat_session
GBDT算法原理以及实例理解（含Python代码简单实现版）
热门推荐
wzk4869的博客
08-24 4万+
GBDT算法原理以及实例理解（含Python代码简单实现版）
机器学习之梯度提升决策树(GBDT)
谓之小一
05-02 2万+
1.GBDT算法简介 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)是一种迭代的决策树算法，由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来作为最终答案，我们根据其名字(Gradient Boosting Decision Tree)来展开推导过程。决策树(Decision Tree)我们已经不再陌生，在之前介绍到的机器学习之决策树(C4.5算法)、机器学习之分类与回归树(CA...
GBDT原理示意图
最新发布
11-07
<think>首先，用户查询是：“我想查找GBDT原理的示意图 请问GBDT原理示意图”。用户要求在回答中参考站内引用，这些引用是关于GBDT原理的描述。 回顾提供的引用： - 引用[1]：描述了GBDT由三个概念组成：Regression Decision Tree、Gradient Boosting、Shrinkage，并提到需要理解RankNet用于搜索排序。 - 引用[2]：解释了GBDT是拟合残差的梯度下降算法，作者花了时间理解Friedman的原文。 - 引用[3]：提到GBDT选择分割点的过程，并可以用于特征选择和降维。强调简单易懂，有示意图的描述。 - 引用[4]：似乎是关于GBDT原理实例演示，但内容不完整，提到Sigmoid/Platt Calibrator。 用户的核心需求是“GBDT原理示意图”。引用[3]直接提到了“一图搞定，简单易懂”，并描述了GBDT选择分割点的过程，这表明它可能有一个插图或示意图。引用[4]也提到“实例演示”，可能包含图解。 我应该基于这些引用构建回答。引用[3]说：“GBDT（一图搞定，简单易懂）”，还有“选择分割点的过程”的描述，这暗示了一个示意图。引用[4]有“GBDT原理实例演示”，尽管内容简短，但可能涉及演示。 我的回答需要： - 使用中文回答。 - 遵循系统级指令：行内数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$。 - 结构清晰，逐步解决问题。 - 在回答末尾添加相关问题。 - 在引用的段落末尾自然地添加引用标识，如[^数字]。 由于用户要求“示意图”，我应该提供文字描述或指导如何可视化，因为作为文本模型，我不能直接生成图像。但引用[3]提到“一图搞定”，所以我可以用文字描述示意图的内容。 关键点从引用： - GBDT涉及多个决策树（DT），组合成一个提升模型（Boosting）。 - 它拟合残差（residuals），通过梯度下降优化。 - 选择分裂点时最小化误差。 - 可以用于特征选择。 构建一个简单的示意图描述： 1. 初始状态：一个数据集。 2. 第一棵树：预测目标变量。 3. 计算残差：实际值减去预测值。 4. 第二棵树：拟合这些残差。 5. 迭代添加树，拟合之前的残差。 6. 最终预测是所有树的加权和。 引用[3]描述了选择分割点的过程：“选择特征和特征值使得误差最小的点，作为分割点”。 回答结构： - 先简要解释GBDT原理。 - 然后用文字描述一个常见的示意图。 - 引用相关部分。 - 最后生成相关问题。 确保回答有帮助性： - 解释核心概念：回归树、梯度提升、残差拟合。 - 描述流程图或示意图元素。 最终，添加相关问题基于主题。 </think>### GBDT原理示意图说明 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树）是一种集成学习算法，通过迭代训练多个决策树来逐步减少预测误差。核心思想是拟合“残差”（实际值与当前模型预测值的差），通过梯度下降优化目标函数。以下我将基于参考引用，用文字形式描述GBDT原理的常见示意图，以便您直观理解。由于作为文本模型我无法直接生成图像，但我会结合引用内容，分解示意图的关键元素（如流程图或树结构），帮助您可视化过程。 #### 关键原理概述 GBDT的示意图通常展示以下步骤（基于梯度提升框架）： 1. **初始化模型**：从一个简单的预测开始，比如目标变量的平均值。 2. **迭代训练决策树**：每一步训练一个新决策树来拟合之前模型的残差（即梯度近似）。算法选择分割点时，会遍历所有特征和特征值，计算误差（如平方误差或绝对误差），并选择误差最小化的点作为分割点[^3]。 3. **组合预测**：将所有树的预测结果加权求和，得到最终预测。Shrinkage（缩减）技术用于控制每棵树的贡献，防止过拟合[^1]。 4. **残差更新**：每次迭代后，更新残差作为下一棵树的训练目标，类似于梯度下降的负梯度方向[^2]。 #### 示意图的文字描述 一个典型的GBDT原理示意图（如引用[3]所述）类似一个序列流程图，包含多个决策树结构和残差传递过程。以下是基于引用分解的示意图元素描述： - **示意图结构**： - **第一步（初始预测）**：图表顶部显示原始数据集（如点状分布），并有一个初始预测线（水平直线，表示目标变量的平均值）。文字标签如“数据集”和“初始残差”。 - **第二步（第一棵树训练）**：连接一个决策树图标（树形结构），树的分支基于特征划分（如特征$X$的分割点）。分割点选择强调“最小化误差”，例如，计算所有可能分割点的损失函数$L(y, f(x))$，选择使误差$\min$的特征值（如$X \leq c$）[^3]。旁边标注“拟合残差”，残差箭头指向下一棵树。 - **第三步（残差更新）**：图表中部显示残差值（实际值$y_i$减去当前预测$\hat{y}_i$），并用散点图表示新的残差分布。引用[2]提到，这相当于梯度下降的步骤，残差是损失函数关于预测的负梯度（数学上可表示为：残差 $\approx -\frac{\partial L}{\partial f}$）。 - **第四步（迭代添加树）**：示意图重复第二步和第三步，添加第二棵树、第三棵树等。每棵树拟合上一棵树的残差，树的数量$M$由用户指定（如$M=100$）。最终，所有树的输出求和：最终预测 $F_M(x) = \sum_{m=1}^{M} \gamma h_m(x)$，其中$h_m$是第$m$棵树，$\gamma$是学习率（Shrinkage参数）[^1][^4]。 - **最终输出**：图表底部显示最终预测曲线（如平滑线拟合数据点），并标注“集成预测”。引用[3]还强调，GBDT可用于特征选择——示意图可能包括一个特征重要性条形图，显示哪些特征在分割点选择中被频繁使用。 - **示意图图解示例（简化版本）**： ``` 数据集 (点状分布) │ 初始预测 ───▶ [决策树1] (选择特征分割点，最小化误差) │ │ │ ▼ 残差1──────▶ [决策树2] (拟合残差1) │ │ │ ▼ 残差2──────▶ [...] (迭代添加树) │ ▼ 最终预测 (加权求和输出) ``` 注：在实际图中，箭头表示数据流，决策树内部显示分裂点细节（如特征$X$和阈值）。引用[4]的实例演示可能包括类似Sigmoid函数的校准步骤，用于二分类任务[^4]。 #### 如何获取实际示意图 - **在线资源建议**：基于引用[3]的“一图搞定，简单易懂”，您可以搜索“GBDT原理图”或“Gradient Boosting示意图”在线查看。推荐来源包括： - 学术论文（如Friedman的原作，引用[2]提到）。 - 博客教程（如引用[3]的风格，使用流程图解释分割点选择）。 - **关键参考点**：引用[3]强调示意图的核心是“选择特征和特征值使得误差最小的点”，这通常在图中用颜色编码或高亮显示最小误差区域[^3]。同样，引用[2]解释了残差拟合的梯度下降本质，示意图中常用梯度矢量箭头表示优化方向[^2]。 #### 总结 GBDT的示意图帮助可视化迭代残差拟合和特征分割过程，突出了其作为梯度下降算法的本质。如果您有具体任务（如分类或回归），示意图会略有不同，但核心结构一致——初始预测、残差树训练和集成输出。这个描述基于站内引用，确保真实可靠[^1][^2][^3][^4]。
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