几句话之Bagging，随机森林，Boosting，adaboost，GBDT，XGBoost

最新推荐文章于 2025-06-26 20:30:53 发布
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本文深入探讨了Bagging和Boosting算法，重点讲解了随机森林和XGBoost的工作原理。随机森林由多个决策树组成，通过Bagging减少过拟合。XGBoost基于GBDT，创新在于损失函数加入正则项，使用二阶泰勒展开优化目标函数，并改变了树的划分标准。

Bagging

Bagging

随机森林

随机森林=决策树+Bagging

Boosting

Boosting

adaboost

在这里插入图片描述

GBDT

在这里插入图片描述

XGBoost

xgboost选择使用CART树来做回归而不是其他决策树，由于CART树的叶结点对应的值是一个实际的分数，而不是一个明确的类别，这有利于高效的优化算法。

XGBoost原理还是GBDT思想。XGBoost的创新点如下：
1 损失函数加入了正则项
2 目标函数不好算，用二阶泰勒公式进行了展开
3 树的划分标准变了

求树ft，就是求T（叶子结点个数）和wj（每个叶子结点的值）
随着树变深，损失函数本身应该越来越小，[损失下降]越大。
树的划分标准变了，变成了[损失下降]。

机器学习笔记——集成学习、Bagging（随机森林）、Boosting（AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM）、Stacking
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本笔记介绍机器学习中常见的集成学习：Bagging和Boosting。
机器学习算法——详细介绍 集成学习，以及什么是Bagging、随机森林、Boosting、XGBoost
Ma Sizhou
03-09 1926
目录一、集成学习算法简介1、什么是集成学习2、机器学习的两个核心任务3、集成学习中boosting和Bagging4、小结二、Bagging和随机森林1、Bagging集成原理2、随机森林构造过程3、随机森林api介绍4、随机森林预测案例4.1、案例背景4.2、步骤分析4.3、代码实现5、bagging集成优点6、小结：三、Boosting1、boosting集成原理1.1 什么是boosting1.2 实现过程：1.3 api介绍2、GBDT2.1 梯度的概念2.2 GBDT执行流程2.3 案例2.4..
【机器学习】Bootstrap--Bagging--Boosting--AdaBoost
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机器学习中 Bootstrap、Bagging、Boosting的简介。
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集成学习：Bagging、随机森林、Boosting、GBDT
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机器学习篇-集成学习-随机森林 Adaboost GBDT XGBoost
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算法金 | 决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost 算法大全
算法金「全网同名」的博客
06-25 1354
决策树的定义：决策树是一种树形结构，其中每个节点表示一个特征的测试，每个分支表示一个测试结果，每个叶子节点表示一个类别或回归值。决策树的目标是通过一系列的特征测试，将数据分成尽可能纯的子集。决策树的原理：决策树通过递归地选择最优特征进行分割来构建。最优特征的选择通常基于某种度量标准，如信息增益、基尼指数或方差减少。每次分割都会将数据集分成更小的子集，直到满足停止条件（如达到最大深度或子集纯度）为止。集成学习是通过结合多个学习器的预测结果来提高模型性能的一种方法。
【AI概念】集成学习（Ensemble Learning）：Bagging与Boosting详解（附Python代码演示）|有什么分别？原理、数学推导与应用|随机森林|AdaBoost、XGBoost
AI人工智能爱酱～你的AI学习好帮手～
06-26 1416
大家好，我是爱酱。本篇将会系统讲解集成学习（Ensemble Learning）、Bagging（Bootstrap Aggregating）与Boosting的核心原理、数学表达、优缺点、典型算法和工程应用。内容非常详细，并有友善的代码解释、流程解析等，适合初学者和进阶者系统理解。 注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！
bagging、boosting，adaboost，随机森林和GBDT
MrLQD
04-09 968
关于采样： bagging:总的训练样本个数P，每次随机抽取N（N<=P）个样本做训练集，训练完了把N个样本重新放回总样本中。显然当前抽取的样本的某些样本可能与前一次抽取的某些样本是相同的。如果有M个分类器（需要训练M次），则抽取M次。 boosting：总的训练样本个数P，每次用全部样本做训练集，每个样本人为的赋于一个权重。 样例权重： Bagging：使用均匀取样，每个样例的权重...
bagging 随机森林 boost adboost gbdt xgboost lightgbm思想与不同，以及优缺点
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1.bagging 特点: 数据有放回采样 分类最终投票 回归最终平均 优点 可并行，提升泛化能力 缺点 可能欠拟合 https://www.cnblogs.com/hugechuanqi/p/10554156.html 2.随机森林 特点: 数据有放回采样 增加了随机选择特征 分类最终投票 回归最终平均 优点 可并行，提升泛化能力 缺点 可能欠拟合 https://www.cnblogs....
一文看懂随机森林 - Random Forest（附 4 个构造步骤+10 个优缺点）
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【计算机视觉】YOLOv11至v13系列模型在VOC2007数据集上的检测精度对比与训练策略分析-下篇
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集成学习算法详解：AdaBoost、GBDT与XGBoost原理分析
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