随机森林和GBRT的区别

最新推荐文章于 2024-12-28 18:59:39 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/vincent2610/article/details/53640403
本文探讨了两种机器学习算法——随机森林与梯度提升回归树(GBRT)的区别。随机森林采用Bagging方法，其基学习器具有低偏差高方差特性；而GBRT采用Boosting方法，基学习器具有低方差高偏差特性。文中还详细解释了这两种算法如何通过不同的方式来优化模型的偏差与方差。

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1. 随机森林是一种Bagging方法

   GBRT是一种Boosting方法

2.随机森林的base learners是low bias & high variane，这些base learners之间是不相关的，且每个base learner都是完全的树，所以组合之后可以降低variance，但是无法有效降低bias

  GBRT的base learners是low variance & high bias，这些base learners的生成的链式关联的，base learner一般是低级的树，有的甚至是根+两个叶子节点，通过不断消除残差值可以有效降低bias

vincent2610
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随机森林和GBDT
weixin_49717022的博客
08-13 1806
1. Random Forest Random Forest（随机森林），用随机的方式建立一个森林。RF 算法由很多决策树组成，每一棵决策树之间没有关联。建立完森林后，当有新样本进入时，每棵决策树都会分别进行判断，然后基于投票法给出分类结果。 1.1 思想 Random Forest（随机森林）是 Bagging 的扩展变体，它在以决策树为基学习器构建 Bagging 集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了随机特征选择，因此可以概括 RF 包括四个部分： 随机选择样本（放回抽样）； 随机选择特征；
随机森林和gbdt结合_机器学习中的算法(1)-决策树模型组合之随机森林与GBDT
weixin_39519798的博客
12-21 315
版权声明：本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用，但请注明出处，如果有问题，请联系wheeleast@gmail.com。也可以加我的微博:@leftnoteasy前言：决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等。但...
随机森林和GBDT区别
wwyy2018的博客
08-16 2376
随机森林 　 随机森林也是基于决策树的算法，只不过是利用集成的思想来提升单棵决策树的分类性能。主要特点是由于随机选择样本和特征，所以不容易陷入过拟合。 随机森林算法的主要步骤是： 从样本集中用Bootstrap随机选取n个样本，并从所有属性中随机选取K个属性，选择最佳分割属性作为节点建立分类器（CART，SVM等） 重复以上m次，即建立了m个分类器，并通过投票表决结果，决...
随机森林种类及区别－－ｇ１
weixin_30764883的博客
07-03 355
1、理论 随机森林是一个高度灵活的机器学习方法，拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险。 既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失。也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。 根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致可分为两大类，即个体学习器之间存在强依赖关系，必须串行生成的序列化方法，以及个体学习器间不存在强依赖关系，可同时生成的并行化方法； 前者的代表是Boo...
adboost,随机森林，gbdt，xgboost,lightgbm区别
weixin_43167121的博客
08-15 505
Xgboost和gbdt区别： 1)在使用CART作为基分类器时，XGBoost显式地加入了正则项来控制模型的复杂度，有利于防止过拟合，从而提高模型的泛化能力。 2)GBDT在模型训练时只使用了代价函数的一阶导数信息，XGBoost对代价函数进行二阶泰勒展开，可以同时使用一阶和二阶导数。 3)传统的GBDT采用CART作为基分类器，XGBoost支持多种类型的基分类器，比如线性分类器。 4)传统的...
GBDT和随机森林的区别
mori66
05-16 461
参考学习如下文章： http://blog.youkuaiyun.com/keepreder/article/details/47272779
GBRT算法和随机森林算法的差异性
08-06
GBRT算法（Gradient Boosted Regression Trees）和随机森林算法都是基于决策树的集成学习方法，但它们的实现方式和特点有所不同。 首先，随机森林算法采用的是Bagging方法，即随机取样多个子数据集进行训练，然后将...
随机森林和Adaboost对比
wang987158的博客
03-14 8601
随机森林和adaboost算法都可以用来分类，它们都是优秀的基于决策树的组合算法。相对于经典线性判别分析，其分类效果一般要好很多。 boosting方法 提升学习（Boosting）是一种机器学习技术，可以用于回归和分类的问题，它每一步产生弱预测模型(如决策树)，并加权累加到总模型中；如果每一步的弱预测模型的生成都是依据损失函数的梯度方式的，那么就称为梯度提升(Gradient boost...
机器学习DAY4：集成学习和随机森林方法（完）
最新发布
feifeikon的博客
12-28 1249
在机器学习中，有一些算法通过常被称为弱模型，这里所说的“弱模型”指的是像决策树这样简单的基本模型，也指的是那些精度相对较差的模型，也就是比随机模型好那么一点点的模型。先来思考一个问题：是否可以从大量相对较弱和简单的模型中通过某种手段而得到一个强大的模型？正如你想的一样，这个问题的答案显然是肯定的。集成方法就是其中的一类，集成学习的算法有很多，先从最简单的开始：AdaBoost。AdaBoost 采用的是一种贪婪的学习方法。
GBDT vs RandomForest
weixin_38502514的博客
12-23 1986
这里写目录标题1 随机森林：2 GBDT3 异同点 1 随机森林： bagging算法，可并行 适用于高维特征的数据，特征少的时候不适用 随机性体现在两个方面： 1：随机从M个特征中选择m个特征，m应远小于M 2：随机从样本中以有放回抽样的方式，抽样N次，形成训练集。未抽到的作为验证集。 每棵树都完整成长而不会剪枝。 对异常数据比较鲁棒 适用于分类，回归效果可能不好，因为他无法输出连续的数据。 减少的是模型的方差 2 GBDT GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，
bagging和随机森林算法
yang_whut的博客
01-21 397
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Ma...
随机森林的优缺点
ZJC'博客
06-25 2326
随机森林是一个用随机方式建立的，包含多个决策树的分类器。其输出的类别是由各个树输出的类别的众数而定。 随机性主要体现在两个方面： （1）训练每棵树时，从全部训练样本（样本数为N）中选取一个可能有重复的大小同样为N的数据集进行训练（即bootstrap取样）； （2）在每个节点，随机选取所有特征的一个子集，用来计算最佳分割方式。 优点 1、 在当前的很多数据集上，相对其他算法有着很大的优势，表现良好...
集成学习：随机森林和GBDT
野马
08-28 662
集成学习:随机森林和GBDT [外链图片转存失败(img-23PmTXbA-1567001324533)(images/suijisenlin.gif)] 王境泽的机器学习技巧 什么是集成学习(Voting Classifier)？ 同一数据，同时应用多种差异模型，将预测结果用某种方式投票选出最佳结果 例如：新出的电影好不好看？根据其他人评价自行判断 日常工作应用中，监督学习算法的选择： ...
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login_sonata的博客
06-30 3万+
一，随机森林随机森林是一个用随机方式建立的，包含多个决策树的集成分类器。其输出的类别由各个树投票而定（如果是回归树则取平均）。假设样本总数为n，每个样本的特征数为a，则随机森林的生成过程如下： 从原始样本中采用有放回抽样的方法选取n个样本； 对n个样本选取a个特征中的随机k个，用建立决策树的方法获得最佳分割点； 重复m次，获得m个决策树； 对输入样例进行预测时，每个子树都产生一个结果，采用多数投
30分钟学会用scikit-learn的基本回归方法（线性、决策树、SVM、KNN）和集成方法（随机森林，Adaboost和GBRT）
u011089523的博客
03-12 1130
原文地址 注：本教程是本人尝试使用scikit-learn的一些经验，scikit-learn真的超级容易上手，简单实用。30分钟学会用调用基本的回归方法和集成方法应该是够了。  本文主要参考了scikit-learn的官方网站  前言：本教程主要使用了numpy的最最基本的功能，用于生成数据，matplotlib用于绘图，scikit-learn用于调用机器学习方法。如果你不熟悉他们（
【机器学习】——方差和偏差、Bagging、Boosting、Stacking
lingxw的博客
01-12 2460
在统计学习中，我们可以把泛化误差分解为 偏差、误差和噪声三项； 集成学习能够将多个模型组合起来来降低偏差和。
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