如何高效地训练GBDT模型？

最新推荐文章于 2025-06-22 08:00:00 发布
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分类专栏： Python实战 AI人工智能与大数据 文章标签： 大数据 人工智能 语言模型 Java Python 架构设计
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GBDT是一种集成学习算法，通过迭代构建弱分类器形成强分类器。文章介绍了GBDT的基本概念、核心算法原理，包括数据预处理、基学习器选择、损失函数设计和梯度计算，以及如何选择基学习器。强调了预剪枝和交叉验证在避免过拟合中的作用，并提供了Python代码实例。

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作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)

Gradient Boosting Decision Tree（简称GBDT）是一种机器学习算法，它是集成学习中的一类boosting方法，其主要特点是通过迭代多棵弱分类器并调整他们的权重来建立强分类器。GBDT的基本思想是将若干个回归树(regression tree或classification tree)，每一颗回归树都对应着之前的结果的残差，然后在每一步计算新的残差，并将这些残差拟合一个回归树，再把这个回归树加入到最终的回归树之中，如此反复迭代。最终的分类器由多颗回归树构成。

为什么要用GBDT

当特征之间存在强相关关系时，传统决策树容易过拟合，而GBDT可以缓解这一问题，并且由于每一颗回归树只关注前面的误差，因此相比于其他Boosting方法，它可以在某些情况下更好地处理数据噪声、分类不平衡等问题。

如何实现GBDT

GBDT模型的实现包括以下几个方面：

  1. 数据预处理阶段：GBDT模型通常采用均值平滑（mean smoothing）的方法来防止过拟合，即用所有样本
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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
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关于树的几个ensemble模型的比较（GBDT、xgBoost、lightGBM、RF）： https://blog.youkuaiyun.com/xwd18280820053/article/details/68927422 1 决策树 决策树详见：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39910711/article/details/79468798 ...
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梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree，简称GBDT）是机器学习领域中强大且常用的算法之一。本文将深入介绍GBDT的基本原理以及它在数据挖掘中的优势。首先，我们将了解GBDT的起源和发展历程，然后深入探讨其基本原理，包括工作机制和误差减少的方法。接着，我们将详细讨论GBDT相对于其他算法的优点，以及它在各种类型数据上的适应性。最后，我们将探讨GBDT与随机森林、支持向量机等算法的比较，以便读者更好地理解GBDT的特点和适用场景。
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GBDT（Gradient Boosting Decision Tree），全名叫梯度提升决策树，是一种迭代的决策树算法，又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree），它。该算法将决策树与集成思想进行了有效的结合。（本篇GBDT集成模型部分内容涉及到机器学习基础知识、决策树、回归树算法，没有先序知识储备的宝宝可以查看ShowMeAI的文章及。
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GBDT训练过程 我们通过一张图片，图片来源来说明gbdt的训练过程: gbdt通过多轮迭代,每轮迭代产生一个弱分类器，每个分类器在上一轮分类器的残差基础上进行训练。对弱分类器的要求一般是足够简单，并且是低方差和高偏差的。因为训练的过程是通过降低偏差来不断提高最终分类器的精度，（此处是可以证明的）。 弱分类器一般会选择为CART TREE（也就是分类回归树）。由于上述高偏差和...
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