gbdt梯度提升树

GBDT详解：原理与应用
最新推荐文章于 2024-10-13 17:33:54 发布
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#gbdt

GBDT是一种基于提升树的算法，采用CART树并利用负梯度作为训练目标。它通过迭代优化损失函数，适用于多种损失函数如MSE和对数损失。与AdaBoost相比，GBDT更灵活，而与xgboost相比，xgboost引入了正则化、学习速率、列抽样和并行计算等优化策略，提高了效率和防止过拟合。

1 概述

这采用boosting的思想，把表现一般的学习器通过一定的方法结合成效果相对比较好的学习器

gbdt是提升树的一种，是多棵树的加权结果。采用的是分类回归树(CART)，树的划分采用基尼系数。

采用前向分布算法

 

2 提升树算法

3 gbdt

来源https://zhuanlan.zhihu.com/p/31639299

 

4 相关问题

1 gbdt为什么是用负梯度代替残差？

首先这是逻辑上颠倒的错误。实质没有明白gbdt是怎么回事

gbdt当前树学习的就是负梯度，只不过损失函数是MSE时，负梯度是残差。

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