GBDT原来是这么回事

最新推荐文章于 2023-05-23 20:25:53 发布
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博客链接指向一篇介绍GBDT的文章。GBDT是信息技术领域重要内容，虽未展示具体内容，但推测围绕其原理、应用等方面展开，能帮助读者了解GBDT相关知识。
基于梯度提升树GBDT的二分类及多分类公式推导
weixin_41558411的博客
08-01 1362
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，中文名为梯度提升决策树，属于集成学习的一种，由多个弱学习器组合成强学习器，每个弱学习器为一颗二叉决策树，每一颗树会拟合前面所有树的组合带来的残差，这个残差可以负梯度(即损失函数对目标值导)、也可以是目标值与真实值之间的差距，如果是分类问题，一般是去逆合负梯度方向，如果是回归问题，一般是去拟合目标值与真实值之间的差距。本篇我们主要探讨分类问题。 二分类： 我们将每一颗树用小表示，将所有树的集成用大表示，假设当前求出了M颗树，则
GBDT--原来是这么回事(附代码)
mantch
07-09 5687
文章目录1. 解释一下GBDT算法的过程1.1 Boosting思想1.2 GBDT原来是这么回事2. 梯度提升和梯度下降的区别和联系是什么？3. **GBDT**的优点和局限性有哪些？3.1 优点3.2 局限性4. RF(随机森林)与GBDT之间的区别与联系5. 代码实现 1. 解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升...
机器学习集成学习——GBDT（Gradient Boosting Decision Tree 梯度提升决策树）算法
热门推荐
张小鱼的博客
05-23 2万+
DT－Decision Tree决策树，GB是Gradient Boosting，是一种学习策略，GBDT的含义就是用Gradient Boosting的策略训练出来的DT模型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。一是效果确实挺不错。二是即可以用于分类也可以用于回归。三是可以筛选特征
GBDT
weixin_46072106的博客
12-11 970
1. 简介 GBDT 的全称是 Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升树。 GBDT使用的决策树是CART回归树 当CART是回归树时，采用样本的最小方差作为节点分裂的依据 CART树是二叉树。 2. 回归树生成算法 输入：训练数据集D 输出：回归树 选择每个特征的每个取值，根据该值对样本进行划分成两部分。分别计算每部分的方差，计算过程：对每部分计算平均值，用每部分的每个取值减去平均值求平方再累加。即可得到每个特征每个取值的损失值，此时选择损失值最小的特征和对应的取值作为分
复盘：GBDT，梯度提升决策树，Gradient Boosting Decision Tree，堪称最好的算法之一
weixin_46838716的博客
08-25 1172
1）GBDT，用弱鸡模型CART，通过预测上一个模型的残差ri=损失函数的负梯度值，不断累加和最后得到一个强模型的预测结果 2）boosting的想法，就是多个弱分类器不断串联最后得到强分类器的结果。 3）笔试求AC，可以不考虑空间复杂度，但是面试既要考虑时间复杂度最优，也要考虑空间复杂度最优。...
集成学习—GBDT（论文研读）
weixin_44750583的博客
10-31 8952
GDBT是与Friedman等人的《Additive logistic regression: a statistical view of boosting》这篇文章有极大的联系，基本上可以说是由这篇文章发展而来的，但是由于GDBT自己有着很好的实践效果，因此对于学习集成学习来说读一读原本的论文也是很必要的。因此这篇博客主要是对GDBT的原论文进行精读和理解。 《Greedy function a...
GBDT相关实验代码及数据集，详细展示可参考主页GBDT介绍部分的博文
11-21
GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种广泛应用的机器学习算法，尤其在回归和分类问题上表现出色。这个压缩包文件包含的是与GBDT相关的实验代码和数据集，旨在帮助学习者深入理解GBDT的工作原理以及如何在...
Python实现GBDT时间序列预测（完整源码和数据)
04-05
1.Python实现GBDT时间序列预测（完整源码和数据) anaconda + pycharm + python +Tensorflow 注意事项：保姆级注释，几乎一行一注释，方便小白入门学习！ 2.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰...
gbdt算法实现
12-12
梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，简称GBDT）是一种广泛应用的机器学习算法，尤其在分类和回归任务中表现出色。它通过迭代地添加弱预测器来构建一个强预测模型，每次迭代都试图最小化残差或负梯度...
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...
XGBoost基本原理中文版（翻译）
03-01
XGBoost工具基本原理简介，翻译自其官方网站，原文英文。
XGBoost论文原文+翻译
06-02
XGBoost: A Scalable Tree Boosting System -- Tianqi Chen
XGBoost论文翻译------ XGBoost: A Scalable Tree Boosting System
dlutherb的专栏
05-17 2019
原文链接: https://arxiv.org/pdf/1603.02754.pdf作者:Tianqi Chen University of Washington tqchen@cs.washington.edu;Carlos Guestrin University of Washington guestrin@cs.washington.edu(未完, 待续...)...
GBDT用回归树来处理分类问题例子
qq_40598006的博客
03-01 378
https://www.cnblogs.com/always-fight/p/9400346.html
「论文翻译」Predicting Drug-Target Interactions Using Weisfeiler-Lehman Neural Network
雨y飘零久的博客
01-10 1267
IEEE EMBS International Conference on Biomedical & Health Informatics ICBHI 2019(应该是B类) 文章目录AbstractIntroductionSimilarity IndicesPrediction MethodologyA. Problem StatementB. BG-WLNM WorkflowEx...
lightgbm论文翻译
weixin_34413802的博客
07-04 571
Lightgbm：高效梯度提升决策树摘要：梯度提升决策树（GBDT）是一种流行的机器学习算法，并且有很多有效的实现，例如XGBoost和pGBRT。尽管在这些实现中已经采用了许多工程优化，但是当面对维度高，数据量大的问题时，其特征的效率和可扩展性仍然不尽人意。其中一个主要原因是对于每个特征，他们需要遍历所有的数据实例来估计所有可能的分割点的信息增益，这非常耗时。为了解决这个问题，我们提出了两种新颖...
LightGBM原论文阅读翻译
对算法理论、算法工程落地、大数据工具等感兴趣
03-11 5381
我在学习lightGBM的时候苦于找不到质量高的学习资料，后来突然想起最好的资料难道不就是作者的原论文吗？所以本文主要是对lightGBM原论文的阅读翻译，一方面督促自己把论文精度一遍，一方面分享给有需要的朋友。 参考资料： 原文：LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree ———————————————————————...
GBDT，XGB，LGB学习链接-自用
ODIMAYA的博客
05-12 502
GBDT：GBDT XGB：XGB1 XGB2 XGB3 LGB: LGB1 LGB2
Lua非空判断方法[源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
GBDT是啥
08-09
GBDT（Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树）是一种集成学习方法，属于Boosting算法家族。其核心思想是通过迭代地训练多个弱学习器（通常是决策树），并将它们组合成一个强学习器。每个新的模型都会修正前一个模型的残差（即预测值与真实值之间的误差），最终将所有模型的预测结果相加，得到最终的预测结果。 在GBDT中，每一步的训练目标是拟合当前模型的负梯度方向，这一过程类似于梯度下降法。具体来说，GBDT通过以下步骤进行训练： 1. 初始化一个基模型（通常是常数或简单的预测值）。 2. 对于每一轮迭代： - 计算当前模型的预测值与真实值之间的残差。 - 训练一个新的决策树来拟合这些残差。 - 将新训练的树加入到现有的模型中，并调整学习率以控制每一步的更新幅度。 3. 重复上述步骤直到达到预定的迭代次数或模型性能不再显著提升。 GBDT的一个重要特点是它使用了梯度提升的思想，即通过最小化损失函数的梯度来逐步改进模型。损失函数的选择可以根据具体的任务而定，例如均方误差（MSE）用于回归任务，交叉熵损失用于分类任务。 GBDT在实际应用中具有广泛的用途。它可以用于回归、分类和排序等多种任务。由于其强大的表达能力和良好的泛化性能，GBDT在许多机器学习竞赛和实际项目中都取得了优异的成绩。例如，在推荐系统、广告点击率预估、金融风控等领域，GBDT及其变体（如XGBoost、LightGBM）被广泛使用。 此外，GBDT还具有一些其他的优势。它能够处理非线性关系和特征间的交互作用，对缺失值和异常值具有一定的鲁棒性，并且可以通过特征重要性评估来帮助理解模型[^1]。然而，GBDT也存在一些局限性，比如训练过程相对较慢，难以并行化处理，以及对过拟合敏感等问题。 ### GBDT与随机森林的区别 尽管GBDT和随机森林（Random Forest, RF）都是基于决策树的集成学习方法，但它们在工作原理上有显著的不同。RF通过并行地训练多个不同的决策树，并通过投票或平均的方式来提高模型的稳定性，主要目的是降低模型的方差。因此，RF中的每棵决策树可以相对较深，以便更好地捕捉数据中的模式。相比之下，GBDT则是通过顺序地训练一系列决策树，每个新树都在努力纠正前一个模型的错误。为了保证模型的泛化能力，GBDT通常会选择深度较浅的决策树作为基学习器，以减少模型的复杂度和防止过拟合[^2]。 ### GBDT的应用示例 下面是一个简单的GBDT回归任务的Python代码示例，使用了`sklearn`库中的`GradientBoostingRegressor`： ```python from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error # 生成一个合成的回归数据集 X, y = make_regression(n_features=4, n_informative=2, random_state=0, shuffle=False) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 初始化GBDT回归模型 gbdt = GradientBoostingRegressor( n_estimators=200, # 树的数量 learning_rate=0.1, # 学习率 max_depth=3, # 每棵树的最大深度 random_state=42 ) # 训练模型 gbdt.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = gbdt.predict(X_test) # 评估模型 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print(f"Mean Squared Error: {mse}") ``` 这段代码演示了如何使用GBDT来进行回归预测。首先生成了一个合成的数据集，然后将其划分为训练集和测试集。接着，初始化了一个GBDT回归模型，并设置了树的数量、学习率和最大深度等参数。训练完成后，模型对测试集进行了预测，并计算了预测结果的均方误差（MSE）作为评估指标。 ### 总结 GBDT是一种强大的集成学习方法，适用于多种机器学习任务。它通过迭代地训练多个弱学习器来逐步改进模型的预测能力。尽管GBDT在性能上表现出色，但也需要注意其训练速度较慢和容易过拟合的问题。通过合理设置超参数和使用正则化技术，可以在一定程度上缓解这些问题。
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