随机森林RF、XGBoost、GBDT和LightGBM的原理和区别

最新推荐文章于 2025-06-23 14:16:00 发布
最新推荐文章于 2025-06-23 14:16:00 发布
阅读量1.9k 收藏 20
点赞数 2
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 大数据
原文链接：http://www.cnblogs.com/hugechuanqi/p/10554156.html
本文介绍了随机森林（RandomForest）、XGBoost、GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）和LightGBM这四种集成学习方法的基本原理和区别。随机森林通过随机特征选择降低过拟合风险；XGBoost引入正则化项，优化残差近似，支持线性分类器；GBDT通过梯度提升拟合残差；LightGBM在训练速度和内存消耗上进行了优化，使用直方图算法和leaf-wise分裂策略。

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

目录

1478924-20190318190946067-568399850.jpg

1、基本知识点介绍

  • RandomForest、XGBoost、GBDT和LightGBM都属于集成学习。

  • 集成学习通过构建并结合多个分类器来完成学习任务，也称为多分类系统，集成学习的目的是通过结合多个机器学习分类器的预测结果来改善基本学习器的泛化能力和鲁棒性。

  • 集成学习方法大致分为两类：

    • 基本学习器之间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，即Boosting提升方法。

    • 基本学习器之间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法，即Bagging方法。

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
【数据分析面试】61. XGBOOST VS随机森林 （机器学习算法）
WHYbeHERE的博客
06-06 2542
XGBOOST VS随机森林 有什么区别，举例说明它们适合的使用场景
随机森林RF、GBDT、XGBoost的区别
MusicDancing的博客
08-14 7297
1. 随机森林 1.1 定义 RF是一个用随机方式建立的，包含多个决策树的集成分类器，其输出类别由各个树投票而定(回归树取平均)。 1.2 生成过程 假设样本总数为n，特征数为a。 1. 从原始样本中采用有放回抽样(bagginhg)的方法选取n个抽样。 2. 对n个样本选取a个特征重的随机k个，用于建立决策树的方法，获得最佳分割点。 3. 重复m次，获得m个决策树。 4. 对输入样例进行预测时，每个子树都产生一个结果，采用多数投票机制输出。 1.3 优点 1. 实现简单，训练速度
能简单解释下随机森林和Xgboost吗？
最新发布
cda2024的博客
06-23 531
首先需要了解的是集成学习的概念。集成学习是通过组合多个弱学习器（weak learners），即性能略优于随机猜测的模型，来构建一个更强的学习器。这种策略可以提高预测精度、泛化能力和稳定性。Bagging和Boosting。Bagging(Bootstrap Aggregating) 是一种并行的方式，它通过对原始数据进行有放回抽样生成若干子样本，然后训练对应的基学习器。最后将所有基学习器的结果汇总得出最终输出。Boosting。
XGBoost和随机森林区别
shuest的博客
04-05 1万+
它通过不断迭代生成多个弱学习器，每个弱学习器都在前一个弱学习器预测错误的样本上进行拟合，最终将所有弱学习器的预测结果加权累加得到最终预测结果。如果是小规模数据并行计算，则可优先考虑随机森林。随机森林（Random Forest）也是一种基于决策树的集成学习算法，它在建立每棵决策树时都会采用随机特征选择和随机样本选择，并对多棵决策树进行平均或投票来得到最终预测结果。XGBoost 在处理大规模数据时，有着比随机森林更快的训练和预测速度，并且能够对超参数进行精细调整，从而得到更好的预测效果。
随机森林，GBDT，XGBoost的对比
热门推荐
KongQueenie的博客
05-05 5万+
随机森林，GBDT，XGBoost的对比 随机森林 RF RandomForest 　　随机森林的集成学习方法是bagging ，但是和bagging 不同的是bagging只使用bootstrap有放回的采样样本，但随机森林即随机采样样本，也随机选择特征，...
LightGBM（LGB）、随机森林（RF）和XGBoost是机器学习中三种主流的集成学习算法的差异
xuukai的博客
04-07 1875
​​需求场景​​​​推荐算法​​​​原因​​高维数据+快速原型开发随机森林（RF）特征重要性分析、抗噪声能力强高精度预测+复杂正则化XGBoost二阶优化+正则化，适合结构化数据超大规模数据+实时预测LightGBM直方图算法+叶子优先，内存和速度最优需要解释性+小数据集随机森林（RF）特征重要性直观，过拟合风险低三者均属于决策树集成方法，但通过不同的优化策略适应多样化需求。理解其核心差异和联系，可帮助根据具体场景选择最合适的模型。
随机森林 | GBDT | XGBOOST | LightGBM 比较
zhang15953709913的博客
11-28 7312
目录 各种模型+正则的名称 随机森林 vs GBDT XGBOOST vs GBDT LightGBM vs GBDT LightGBM vs XGBoost RF、GBDT、XGBoost LightGBM  关于直方图算法的解释 特性 类别特征支持 速度和内存使用的优化 稀疏优化 准确率的优化 Leaf-wise (Best-first) 的决策树生长策略   ...
RF,GBDT,XGBOOST, LightGBM的对比和分析
William Zhao's notes
08-29 5594
1.概述 RF、GBDT和都属于集成学习（Ensemble Learning），集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁棒性。 xgboost和lightgbm是gbdt的优秀工程实现及优化改进。 2.集成学习方法 bootstrap, boosting, bagging, stacking集成算法原理介绍 详细的bootstrap 3.各种实例解析 ...
树模型：决策树、随机森林（RF）、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM和CatBoost算法区别及联系
qq_50626322的博客
08-01 3400
树模型：决策树、随机森林（RF）、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM和CatBoost算法区别及联系。基础决策树容易产生过拟合的情况。预剪枝和随机森林(RF)防止过拟合。AdaBoost基于前一棵基础决策树对样本点设置不同的权重，建立树之间联系。GBDT利用损失函数的负梯度值近似残差的计算，损失函数可为一般函数。 基于GBDT 的XGBoost、LightGBM 和CatBoost，三大主流神器。...
GBDT （与RF,GBDT、XGBoost、lightgbm的区别）
qq_38147044的博客
08-15 313
GBDT （与RF,GBDT、XGBoost、lightgbm的区别）
RF(随机森林)与GBDT，GBDT与xgboost的区别
kaxiaokui的博客
06-01 1426
RF(随机森林)与GBDT之间的区别与联系 相同点： 1.都是由多棵树组成，最终的结果都是由多棵树一起决定。 2.RF和GBDT在使用CART树时，可以是分类树或者回归树。 不同点： 1.组成随机森林的树可以并行生成，而GBDT是串行生成 2.随机森林的结果是多数表决表决的，而GBDT则是多棵树累加之和 3.随机森林对异常值不敏感，而GBDT对异常值比较敏感 4.随机森林是减少模型的方差，而GBDT是减少模型的偏差 5.随机森林不需要进行特征归一化。而GBDT则需要进行特征归一化 GBDT与xgboost的
机器学习之随机森林和GBDT的区别以及Xgboost和GBDT的区别
dong-技术驱动人生
08-05 659
随机森林： 理解：多棵决策树（CART树）https://blog.youkuaiyun.com/blank_tj/article/details/82081002组合而成，分类问题：每棵树投票找最高票；回归问题：每棵树的值求和取平均。 特点：随机森林基于Bagging https://blog.youkuaiyun.com/blank_tj/article/details/82229322，所以每次训练随机从总数据D...
决策树随机森林与xgboost的比较分析
weixin_26735933的博客
09-11 8523
Machine Learning and AI has continued to be a growing and expanding field of interest and work for several years. It has continued to gain a lot of attention and has seen an influx of many undergradua...
集成学习王牌对决：从Bagging到Boosting彻底搞懂随机森林与XGBoost（人工智能丨深度学习丨机器学习丨零基础入门丨算法工程师丨AI产品经理）
2501_91798322的博客
05-17 1245
Bagging与Boosting是互补而非对立：前者通过多样性降低方差，后者通过迭代修正减少偏差算法选择取决于三大要素：数据规模（小数据→RF，大数据→XGBoost）、计算资源（CPU并行→RF，GPU加速→XGBoost）、业务需求（快速上线→RF，极致精度→XGBoost）调参是「数据驱动」的过程：从默认参数开始，通过学习曲线和网格搜索，逐步优化复杂度相关参数（如树深度、子采样率）工程实现注重细节：XGBoost的标签编码、随机森林的并行设置，这些细节决定了模型的最终性能。
随机森林、GBDT和xgboost
ZIZIBONG'S BLOG
05-14 836
RF 和 GBDT联系和区别 1、RF（随即森林） 原理 用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。 2、RF 优缺点 优点： 在数据集上表现良好，两个随机性的引入，使得随机森林不容易陷入过拟合。 在当前的很多数据集上，相对其他算法有着很大的优势，两个随机性的引入，使得随机森林
RF, GBDT, XGB区别
weixin_34199335的博客
03-11 750
GBDT与XGB区别1. 传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器(gblinear)，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）2.传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。顺便提一下，xgboost工具支持自定义代价函数，只要函数可一阶和二阶...
GBDT与xgb区别，以及梯度下降法和牛顿法的数学推导
IT届的小学生
01-05 2603
为什么要介绍梯度下降法和牛顿法那？ 这里提及两个算法模型GBDT和XGBoost,两个都是boosting模型。 GBDT和xgb的目标函数是不同的，同时针对其目标函数中的误差函数 L(θ) 的拟合方式也有差异： GBDT利用一阶泰勒展开两项，做一个近似 xgboost利用二阶泰勒展开三项，做一个近似 言为之意， GBDT在函数空间中利用梯度下降法进行优化 XGBoost在函数空间中用牛顿法进行...
RF，GBDT，LightGBM，Adaboost，XGBoost
09-05
RF（随机森林），全称Random Forest，是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树并取它们预测结果的平均值来提高模型的稳定性和准确性。每个决策树都是独立训练的，降低过拟合风险。 GBDT（梯度提升决策树），也称为Gradient Boosting Decision Trees，是一系列弱分类器组合成强分类器的过程。每次迭代都会针对残差（剩余误差）训练一个新的树，最后所有树的结果加权求和得到最终预测。 LightGBM（轻量级梯度提升库）是基于GBDT的一种改进版本，强调了特征重要性的计算效率，并采用更高效的二分查找算法，使得训练速度更快，内存消耗更低。 Adaboost（自适应提升）是一种迭代增强式的学习算法，它逐步添加新的模型，每次对之前错误分类的数据给予更大的权重，以此提高整体预测性能。 XGBoost（ Extreme Gradient Boosting）是一个优化的GBDT实现，引入了矩阵运算加速、早停策略等优化手段，提高了模型的训练速度和性能，尤其适合处理大规模数据。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值