GBDT算法步骤

最新推荐文章于 2025-05-28 23:10:29 发布
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分类专栏： NLP 文章标签： GBDT 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xiaokang06/article/details/76783971
本文详细介绍了GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）算法的步骤，包括初始化估计值、Logistic变换、概率梯度计算、构建回归树、计算增益和更新样本估计值等。通过对每个样本的梯度下降法学习，不断优化模型，最终实现多类分类。

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

说明：本篇文章是参看文章结尾相关博客写的读书笔记。

GBDT算法步骤：

k：表示待分类的类别，一共有K个类别。

m：表示迭代次数，一共迭代M次。

i：表示样本编号，一共有N个样本。

Fk0(x)：表示样本x在第k个分类下的估值，是一个k维的向量。下表0表示第0次迭代。例如：假设输入数据x可能属于5个分类（分别为1,2,3,4,5），训练数据中，x属于类别3，则y = (0, 0, 1, 0, 0)，假设模型估计得到的F(x) = (0, 0.3, 0.6, 0, 0)。也可以理解为F1(x) =0, F2(x) =0.3, F3(x)=0.6, F4(x) =0, F5(x) =0。

 

（1）初始化所有样本在K个类别上的估计值

说明：Fk0(x) = 0， k=1,2,…K。 这其实是对样本x，在所有类别上的分别给出的估计，其实是一个for循环操作，这样写为了看起来简洁。如上所示，就是一个向量。

 

循环下面的学习更新过程M次；


（2）对每个样本的函数估计值做logistic变换

pk(x)：

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