机器学习的boosting思想

最新推荐文章于 2024-12-22 09:02:42 发布
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文章标签： 机器学习 xgboost gbdt adaboost
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013523735/article/details/99673151
本文深入解析了机器学习中常用的Boosting思想，详细介绍了Adaboost和Mart两种向前分步算法的工作原理。Adaboost通过逐步增加错误案例权重来训练多棵树，而Mart则通过调整学习目标为预测的负梯度值生成树，最终形成GBDT和XGBoost等强大模型。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

机器学习常用到booting思想，通过一步一步向目标迈进

两种用此思想的向前分步算法：

每次训练一棵树，用此棵数训练的结果调整下一棵树的输入

1.adaboost

boosting抽样训练每一颗树

每次迭代时加大错误case（input data）的权重进行下次训练

最终模型的权重也会根据总体效果调整每棵的权重

for m round

     for n trees

          调整input 进行训练

     根据n棵树的预测调整树的权重

2.mart

     for n trees

          调整学习目标为前面预测的负梯度值，通过找到最小损失的预测值生成树

   典型的算法有gbdt和xgboost ，xgboost是在损失函数里加上l2正则，用负梯度代替残差（gbdt实际也是负梯度）

上面两种算法和rf比，容易控制树的规模，减少过拟合

 

 

鸿凌紫冥
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