gradient boosted regression tree

本文介绍了Gradient Boosting Regression Trees的概念,包括决策树的基础、随机森林的特点以及梯度提升树的工作原理。重点阐述了梯度提升树如何通过在前一轮模型损失函数的梯度方向建立新树,逐步优化模型,从而减少错误并提高预测准确性。

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这个算法出自Greedy function Approximation – A Gradient Boosting Machine

作者实在是有够抽象,一个不复杂的算法让他讲的那么复杂

本人也参考了这篇博客

http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/02/machine-learning-boosting-and-gradient-boosting.html


但是,最终让我基本明白这个算法还是看了这篇论文 web-search ranking with initialized gradient boosted regression trees

### 提升回归树集成方法简介 提升回归树(Boosted Regression Trees, BRT),也称为梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees, GBDT),是一种强大的机器学习技术,用于解决回归问题。该模型通过逐步构建多个弱预测器——通常是浅层决策树,并将这些树组合成一个强预测器来提高整体性能。 #### 工作原理 BRT的核心理念在于迭代地训练一系列基学习器,在每次迭代过程中专注于前一轮未能很好拟合的数据样本。具体来说: - **初始化**:首先设定初始预测值,通常取目标变量的平均值作为起始点。 - **残差计算**:对于每一个观测数据,计算当前模型预测值与实际观察值之间的差异,即所谓的“伪残差”。这一过程旨在识别现有模型无法解释的部分[^2]。 - **新树生长**:基于上述得到的伪残差,利用贪心算法寻找最佳分裂点并建立新的回归树。此步骤会特别关注那些之前被错误分类或估计不准的地方。 - **更新权重/参数**:调整最新加入树木的重要性系数(learning rate乘以对应叶节点分数)。这有助于控制每棵树对最终输出的影响程度,防止过拟合并促进泛化能力。 - **累加贡献**:将新增加的一棵或多棵树的结果叠加到已有模型之上,形成更精确的整体预测函数。 #### 并行优化策略 为了加速大规模数据集上的训练速度以及充分利用现代多核处理器架构的优势,研究者们提出了稀疏感知并行树学习算法。这类改进措施能够在保持原有精度的同时显著减少运算时间开销[^1]。 ```python from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor # 创建模拟数据集 X, y = make_regression(n_samples=1000, n_features=20, noise=0.1) # 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模型 gbdt_model = GradientBoostingRegressor() # 训练模型 gbdt_model.fit(X_train, y_train) # 预测 predictions = gbdt_model.predict(X_test) ```
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