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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分类专栏： 李航统计学系方法系列
原文链接：https://www.cnblogs.com/mantch/p/11160496.html
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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。

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XGBoost 论文翻译+个人注释
世靖的码场
03-20 2万+
最近研究机器学习理论，学习了一下陈天奇博士的论文，做了一点简单的翻译和批注，在这里记录一下。 本文将按照论文的顺序来介绍xgb，其中穿插我自己的理解和我对于论文原文的中文翻译，以及一些公式的截图。原文翻译将使用红色来标注，其余的皆为我自己理解的内容，涉及参数调整的我会加粗。 ===================================================   论文题目...
GBDT--原来是这么回事(附代码)
mantch
07-09 5602
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
12-11 900
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 1015
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。...
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 1273
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
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...
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...
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...
gbdt.zip_GBDT_GBDT如何实现_gbdt模型 代码_python-gbdt_slightlyukz
09-24
GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种集成学习方法，它通过构建一系列的决策树并结合它们的预测结果来提升整体的预测性能。本压缩包文件"gbdt.zip"包含了使用Python实现GBDT模型的代码，这对于我们理解...
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
决策树
一座青山的专栏
11-25 1万+
决策树（decision tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节点表示一个特征属性上的判定，每个分支代表这个特征属性在其值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。 决策树的构造过程不依赖领域知识，决策树的构造就是根据计算公式（信...
GBDT回归的python官方例子详解
everlasting_188-java从业者
03-08 1万+
GBDT回归的python官方例子详解
论文翻译：Practical and Efficient Multi-View Matching
scut_salmon的博客
01-01 703
来源：ICCV2017 Abstract         在本文中，我们提出了一个多视图匹配问题的新颖解决方案，即给定一组噪声成对的对应关系，联合更新它们以最大化它们的一致性。 我们的方法基于频谱分解，与文献中可以找到的其他迭代技术相比是一种闭式的高效算法。 在合成和实际数据集上的实验都表明，我们的方法在明显更少的时间内达到与最先进算法相当或更高的精度。 我们还证明，我们的解决方案可以有效地处
【转】GBDT算法介绍
三少GG
04-11 3209
<br />http://www.searchtb.com/2010/12/an-introduction-to-treelink.html<br /> <br />“机器学习”这个名词对大家来说想必不是一个陌生的词汇，特别对算法组的同学来说，工作中或多或少接触使用过这种“高科技“。对于我来说，刚来淘宝工作一个月就开始接触了机器学习，当时做主搜索功夫熊猫项目，和小致飘雪一起做交易模型，正是使用了机器学习的方法，也首次接触了treelink模型。做完那个项目后对机器学习解决问题的流程有了一定的了解，但对其内部
XGBoost论文翻译------ XGBoost: A Scalable Tree Boosting System
dlutherb的专栏
05-17 1963
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的介绍
dong-技术驱动人生
08-22 1万+
一.GBDT简介：         GDBT(Gradient Boosting Decision Tree)是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终结果。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generalization）较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起广泛关注。         GBDT是一个应用很广泛的算法，可以用来做分...
一文读懂：GBDT梯度提升
忽逢桃林的博客
06-22 1137
先缕一缕几个关系： GBDT是gradient-boost decision tree GBDT的核心就是gradient boost，我们搞清楚什么是gradient boost就可以了 GBDT是boost中的一种方法，boost还有XGBoost，adaboost。 基本概念 【Boost】就是让多个弱分类器，通过不同的集成方式，来让多个弱分类器变成一个强分类器。 【gradient-boost】 梯度提升。简单的说，先训练一个弱分类器，然后弱分类器和目标值之间的残差，作为下一个弱分类器训练的目标
gbdt评估是什么
最新发布
04-02
<think>嗯，用户问的是GBDT评估是什么。首先，我需要确认GBDT的全称是梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）。然后，评估可能指的是模型评估方法，或者是GBDT中用于评估模型性能的指标，或者是评估特征重要性之类的。 接下来，我应该分步骤解释。首先介绍GBDT的基本概念，这样用户有背景知识。然后，详细说明评估的具体内容，可能包括模型性能评估指标，比如分类用AUC、准确率，回归用MSE、RMSE等。还要提到交叉验证，因为这是评估模型泛化能力的重要方法。 另外，GBDT本身在训练过程中会有一些评估，比如通过损失函数来迭代提升树模型。这里可能需要解释一下梯度提升的工作原理，以及如何通过减少残差来优化模型。 还有特征重要性评估，GBDT通常可以输出各个特征的重要性，这是通过特征在树中的分裂次数或带来的信息增益来衡量的。这点用户可能也会关心，因为在特征选择时有用。 需要检查有没有混淆概念，比如和随机森林的评估方法是否有区别。GBDT是boosting方法，而随机森林是bagging，评估指标可能类似，但训练过程不同，评估模型稳定性的方法可能也有差异。 用户可能还关心实际应用中如何实施评估，比如使用scikit-learn库中的工具，或者XGBoost、LightGBM这些库提供的评估函数和特征重要性可视化方法。 要确保语言清晰，结构合理，分点说明。可能需要避免过于技术化的术语，用通俗易懂的中文解释，同时保持准确性。还要注意用户提到的格式要求，数学公式用$$包围，行内公式用$，但在这个问题中可能涉及的公式不多，不过如果有的话要正确应用，比如损失函数或者评估指标的计算公式。 最后，总结GBDT评估的重要性，帮助用户理解为什么需要进行这些评估，以及如何在实际项目中应用这些评估方法来优化模型性能。</think>GBDT（Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树）的评估主要涉及**模型性能衡量**和**训练过程优化**两方面。以下是逐步说明： --- ### 一、GBDT 的核心思想 GBDT 是一种集成学习算法，通过**迭代训练多个弱学习器（决策树）**，逐步修正前序模型的预测误差。 每轮迭代中： 1. 计算当前模型的**负梯度（即残差）**，例如回归任务中残差=真实值-预测值。 2. 训练新决策树去拟合残差。 3. 将新树的预测结果加权累加到总模型中。 --- ### 二、GBDT 的评估内容 #### 1. **模型性能评估** 使用指标衡量模型在训练集和验证集上的表现，常用指标包括： - **分类任务**：准确率、AUC-ROC、F1 Score、对数损失（Log Loss） 例如：$$ \text{Log Loss} = -\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N \left[ y_i \log(p_i) + (1-y_i)\log(1-p_i) \right] $$ - **回归任务**：均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、R&sup2;分数 例如：$$ \text{MSE} = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N (y_i - \hat{y}_i)^2 $$ #### 2. **训练过程评估** - **损失函数下降趋势**：监控每轮迭代的损失值是否收敛。 （例如：训练损失和验证损失是否同步下降，避免过拟合） - **早停（Early Stopping）**：若验证集损失连续多轮未改善，则提前终止训练。 #### 3. **特征重要性评估** 通过统计特征在树节点分裂时的**使用频率**或带来的**信息增益**，评估特征重要性。 例如：若特征 $x_j$ 在 80% 的树中被用于分裂，则其重要性较高。 --- ### 三、GBDT 评估的实现工具 - **Scikit-learn**：通过 `GradientBoostingClassifier` 或 `GradientBoostingRegressor` 的 `.score()` 方法计算默认指标。 - **XGBoost/LightGBM**：提供更灵活的评估接口，支持自定义评估函数，例如： ```python model = lgb.LGBMClassifier() model.fit(X_train, y_train, eval_set=[(X_valid, y_valid)], eval_metric='auc') ``` --- ### 四、典型评估流程 1. **数据划分**：将数据集分为训练集、验证集、测试集。 2. **模型训练**：在训练集上拟合GBDT，同时在验证集上监控性能。 3. **调参优化**：调整树的数量（`n_estimators`）、学习率（`learning_rate`）、树深度（`max_depth`）等参数。 4. **最终评估**：使用测试集计算最终指标，确保模型泛化能力。 --- ### 五、为什么需要评估？ - **避免过拟合**：监控验证集表现，防止模型过度适应训练数据噪声。 - **参数调优**：通过评估结果选择最佳超参数组合。 - **特征筛选**：识别重要特征，简化模型并提升可解释性。 --- 通过以上评估方法，可以系统性地优化GBDT模型，使其在实际任务中达到更好的效果。
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