Boosting（提升）算法之GBDT(Gradient Boosting + Decision Tree）

梯度提升迭代决策树GBDT

Boosting家族中另一个重要的算法--梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree，简称GBDT)。GBDT有很多简称，比如GBT（Gradient Boosting Tree），GTB（Gradient Tree Boosting）， GBRT（Gradient Boosting Regression Tree），MART（Multiple Additive Regression Tree），其实都是指的同一种算法，本文统一简称GBDT。

 

思路：

        GBDT也是Boosting算法的一种，但是和AdaBoost算法不同；区别如下：AdaBoost算法是利用前一轮的弱学习器的误差来更新样本权重值，然后一轮一轮的迭代；GBDT也是迭代，但是GBDT要求弱学习器必须是CART模型，而且GBDT在模型训练的时候，是要求模型预测的样本损失尽可能的小。

算法步骤：

给定输入向量X和输出变量Y组成的若干训练样本(X 1 ,Y 1 ),(X 2 ,Y 2 )......(X n ,Y n )，目标是找到近似函数F(X)，使得损失函数L(Y,F(X))的损失值最小。L损失函数一般采用最小二乘损失函数或者绝对值损失函数

以贪心