机器学习模型自我代码复现：GBDT

最新推荐文章于 2024-11-03 23:28:42 发布
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#python #机器学习

本文档介绍了如何从头开始实现梯度提升决策树（GBDT），对比了自定义GBDT与sklearn库中GBDT的预测误差，并展示了预测值的可视化比较。作者通过构建和训练CART树作为基学习器，使用加权平均法结合弱学习器，探讨了GBDT的训练过程。尽管自定义实现与sklearn在误差上存在差距，但在小规模特征和数据量情况下仍能提供基本的预测功能。

根据模型的数学原理进行简单的代码自我复现以及使用测试，仅作自我学习用。模型原理此处不作过多赘述，仅罗列自己将要使用到的部分公式。

如文中或代码有错误或是不足之处，还望能不吝指正。

集成学习，通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。集成学习大抵可以分为2类，1类是将各个弱学习器串联训练，使得前一个学习器中的错类在后一个学习器中被更加“重视”以提升总体的训练效果，被称为Boosting；另一类是并联训练多个弱学习器，将他们的结果结合起来（平均法或投票法）组成一个强学习器，被称为Bagging。

GBDT是一类Boosting学习器，改造自AdaBoost，是AdaBoost的推广（一般形式）。

AdaBoost的策略是：将前一个学习器中的错类，在放入下一个学习器时提升权重，如此重复进行，使用加法模型获得结果。

H(x)=\sum _{t=1}^{T}\alpha_th_t(x)

其中，\alpha_t表示学习器的学习率，h_t(x)代表第t个学习器的预测结果。AdaBoost的损失函数为指数损失函数。

Loss = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m}e^{-y_iH(x_i)}

GBDT与AdaBo

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thorn_r
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