数据预处理

极端值处理

KNN 决策树 对极端值不敏感
可视化检验
例如：信用卡额度过高，持卡人年龄过大

缺失值处理

完全随机
随机
完全非随机

提升算法

伪残差，拟合残差

正则项

决策树的复杂度可考虑叶节点数和叶权值

超参数

GBDT

GBDT的核心就在于，每一棵树学的是之前所有树结论和的残差，这个残差就是一个加预测值后能得真实值的累加量。这就是Gradient Boosting在GBDT中的意义，

GBDT可以用更少的feature，且避免过拟合。Boosting的最大好处在于，每一步的残差计算其实变相地增大了分错instance的权重，而已经分对的instance则都趋向于0。这样后面的树就能越来越专注那些前面被分错的instance。就像我们做互联网，总是先解决60%用户的需求凑合着，再解决35%用户的需求，最后才关注那5%人的需求，这样就能逐渐把产品做好。

通过最小化损失函数求解最优模型：

XGBoost

1.Xgboost是GB算法的高效实现，xgboost中的基学习器除了可以是CART（gbtree）也可以是线性分类器（gblinear）。

2.传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，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）。

3.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求导。

4.xgboost在代价函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂度。正则项里包含了树的叶子节点个数、每个叶子节点上输出的score的L2模的平方和

5.列抽样（column subsampling）。xgboost借鉴了随机森林的做法，支持列抽样，不仅能降低过拟合，还能减少计算，这也是xgboost异于传统gbdt的一个特性。

xgboost工具支持并行。

加入正则项
正则项对每棵回归树的复杂度进行了惩罚，而复杂度可以用树的深度，内部节点个数，叶子节点个数(T)，叶节点分数(w)等来衡量。

打分函数：

Adaboost：

根据分类误差率得到权值
更新权值分布

误差率小的权值大
前向分布算法

Adaboost是另一种boost方法，它按分类对错，分配不同的weight，计算cost function时使用这些weight，从而让“错分的样本权重越来越大，使它们更被重视”。Bootstrap也有类似思想，它在每一步迭代时不改变模型本身，也不计算残差，而是从N个instance训练集中按一定概率重新抽取N个instance出来（单个instance可以被重复sample），对着这N个新的instance再训练一轮。由于数据集变了迭代模型训练结果也不一样，而一个instance被前面分错的越厉害，它的概率就被设的越高，这样就能同样达到逐步关注被分错的instance，逐步完善的效果。Adaboost的方法被实践证明是一种很好的防止过拟合的方法，但至于为什么则至今没从理论上被证明。

summary

Bagging减少训练方差；
Boosting减少偏差；