gbdt 为什么要用负梯度来代表残差？

最新推荐文章于 2024-06-06 22:51:29 发布
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分类专栏： 算法实现
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zbzckaiA/article/details/86235978
本文探讨了负梯度方向在模型优化中的作用，证明了其对于收敛的重要性。同时，指出最大残差方向可能并非最佳下降路径，损失函数最小化与残差最小化的目标有时并不一致。

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

GBDT：残差与梯度；以及相同样本模型结果不同的原因
HappinessSourceL的博客
09-12 2390
我的问题： 1、为什么决策树的损失函数的梯度值可以直接有y-f(x)计算出来，即不用去计算像线性回归即逻辑回归的计算每个参数的梯度下降一样，如常用的theta(i) := theta(i)-alpha* (J(theta)对theta(i))，theta(j) := theta(j)-alpha* (J(theta)对theta(j))的偏导。此处注意要更新每个参数值之后再去用每个更新后的the...
GBDT推导-拟合负梯度和残差
猫哥
08-26 2475
梯度提升树-为什么拟合负梯度 将学习器F看做一个参数，损失函数为 L(y,F)L(y,F)L(y,F)，为使L损失最小，采用梯度下降法： Fm=Fm−1−dLdF F_m=F_{m-1}-\frac{dL}{dF} Fm​=Fm−1​−dFdL​ 提升树采用加法模型（基函数的线性组合）与前向分布算法： Fm=Fm−1+T F_m=F_{m-1}+T Fm​=Fm−1​+T T为训练的新树，所以有：...
机器学习笔记之十三——对GBDT的疑问：GBDT的负梯度为什么近似于提升树的残差
D的博客
01-07 3255
先验知识：   提升树的优化目标：  ,其中yi为真实label，为第m-1个模型，为残差。                                                                                                                                   ——公式来自 李航《统计学习方法》P148...
(八)GBDT为什么拟合负梯度(拟合残差?)
user_28608的博客
09-24 795
以GBDT求解回归任务为例子，每次迭代，修改y值为损失函数（目标函数）的负梯度（或者叫残差，因为和残差的表达式一样，这是个巧合），问题是为什么要把y值修改为负梯度（残差），也就是为什么拟合负梯度（残差）
为什么GBDT需要使用损失函数的负梯度去拟合一个新的回归树？
notHeadache的博客
02-24 899
GBDT
关于“gbdt的残差为什么用负梯度代替？“的讨论
CodeSniperYang的博客
11-30 554
残差和负梯度
GBDT原理解析：为什么说GBDT是拟合残差的梯度下降算法
nickzzzhu的博客
08-09 1万+
写这篇博客是因为博主花了一天时间在网上找GBDT的原理解析，但发现所有介绍GBDT的文章都没有说清楚，尤其没有让博主明白为什么GBDT的每一步学习是基于之前的错误学习的，是在拟合残差。于是博主只好又花半天时间读了Friedman的原文的前半部分（后半部分开始介绍正则化、变量重要性定义和模拟实验了，没细看），感觉终于懂了80%-90%。博主觉得一定要把这个理解记下来，以便以后复习。 本博客主要参考...
GBDT的优势：为什么选择梯度提升决策树
AI心易行者
06-06 1092
GBDT是一种基于决策树的集成学习算法，通过逐步构建多个弱学习器（通常是决策树），并结合它们的预测结果来提高整体模型的准确性。GBDT的核心思想是每一棵新的树都试图修正前一棵树的错误预测，从而逐步减少模型的误差。
GBDT为什么叫梯度提升
最新发布
03-24
为什么是提升？需要拆解这两个部分。提升（Boosting）是一种集成方法，通过逐步训练弱学习器，纠正前一个模型的错误。而梯度提升中的“梯度”可能涉及到梯度下降法，用于优化损失函数。 接下来，我需要解释GBDT的...
GBDT用负梯度代替残差的推导
孙坤的博客
06-03 1112
今天在B站看了GDBT的入门；GBDT模型是一个集成模型，是很多CART树的线性相加。 GBDT模型可以表示为以下形式，我们约定f­­­t­(x)表示第t轮的模型，ht(x)表示第t颗决策树，模型定义如下： 提升树采用前向分步算法。第t步的模型由第t-1步的模型形成，可以写成： 损失函数自然定义为这样的： 对于一般的回归树，采用平方误差损失函数，这时根据前向分布每次只需要达到最优化，就能保证整体上的优化。由于平方误差的特殊性，可以推导出每次只需要拟合残差（真实值-预测值）。而对于其他损失函数， Fre
深度学习入门笔记1--梯度下降之--为什么是负方向--为什么局部下降最快的是负梯度方向
weixin_39107270的博客
06-16 2069
通俗来说，梯度就是表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在当前位置的导数。上式中，θ是自变量，f是关于θ的函数。从直观角度理解想象下：假设中间是山谷，两边都是山。当在左边的山上要下坡时，梯度为负，x需要往山谷靠近，即x要有右移，增大，则应该是+负梯度;同理分析当在山谷右边要移动到山谷时的情景。先写出一阶泰勒展开式的表达式：其中，是η矢量，它的大小就是我们之前讲的步进长度，类比于下山过程中每次前进的一小步，v为标量，而的单位向量用表示。
机器学习面试：决策树疑难杂症
he_wen_jie的博客
05-20 755
adboost在干什么 adboost能有什么思想呢？ boost的思想非常简单，
GBDT为什么拟合上一次的负梯度
youhuakongzhi的博客
07-02 5015
简单来讲就一句话，为了可以扩展到更复杂的损失函数中。 这时候你可能就有疑问了，难道不是所有的损失函数都在 时最小吗？ 那可能你忘了正则项这一回事，如果只是经验风险最小化的话非常容易过拟合，所以一个合理的办法就是在每个基模型中加入正则项，所以在有正则项的情况下就不再是 时损失函数最小了，所以我们需要计算损失函数的梯度，而不能直接使用分模型来拟合残差。 下面是我对上面的理解：有正则化项的时候...
深入理解GBDT
xsqlx
05-06 1万+
GBDT 全称为 Gradient Boosting Decision Tree。 顾名思义,它是一种基于决策树(decision tree)实现的分类回归算法。 不难发现,GBDT 有两部分组成: gradient boosting, decision tree。 Boosting 作为一种模型组合方式,与gradient descent 有很深的渊源,它们之间究竟有什么关系?
GBDT中残差和梯度的关系
mirror的专栏
02-08 2129
采用Square loss为损失函数时，负梯度和残差相等。不过，当我们采用Absolute loss/Huber loss等其它损失函数时，负梯度只是残差的近似。转自 http://aandds.com/blog/ensemble-gbdt.html...
GBDT残差与负梯度
zhj_fly的博客
07-02 3067
GBDT采用加法模型（即基函数的线性组合）和前向分步算法（每步只求解一个弱学习器）。 第m步的模型是： 通过经验风险极小化确定下一棵树的参数Θm： 对于GBDT中每棵树拟合的是什么，有两种解释，第一种是残差，第二种是负梯度。其实残差是负梯度在损失函数为平方损失时的特殊情况。 1、残差 前m-1棵树得到的模型是，即对x的预测值为，真实值为y，那么残差就是真实值与预测值的差值，即： ...
GBDT 梯度提升决策树的简单推导
03-14 8018
GB, 梯度提升，通过进行M次迭代，每次迭代产生一个回归树模型，我们需要让每次迭代生成的模型对训练集的损失函数最小，而如何让损失函数越来越小呢？我们采用梯度下降的方法，在每次迭代时通过向损失函数的负梯度方向移动来使得损失函数越来越小，这样我们就可以得到越来越精确的模型。 假设GBDT模型T有4棵回归树构成：t1，t2，t3，t4，样本标签为Y（y1,y2,y3,.....yn） 设定
Adaboost、GBDT、XGBoost的对比理解
热门推荐
herr_kun的博客
07-20 1万+
本篇文章重点不在于对三者的解析，主要是作者的一些理解，希望其中的某一点能帮助你更好的理解算法。 1.Adaboost 模型 首先是Adaboost，它的基本思想是提高前一轮弱分类错误分类样本的权重，降低正确分类样本的权重，因此，在后面的训练中，接下来的分类器就更加“关注”那些分错的样本点，这样，多个弱分类器组合起来就是Adaboost，这是简单的Adaboost的理解，当然也可以从一个...
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