8.RF(随机森林)与GBDT之间的区别与联系 9.GBDT是如何做分类和回归的 四、XGBoost 1.什么是XGBoost 2.如何停止树的循环生成 3.XGBoost与GBDT有什么不同 4.为什么XGBoost要用泰勒展开,优势在哪里? 5.XGB如何处理缺失值 6.XGB如何处理不平衡数据 7.XGB如何评价特征的重要性 8.XGB和LGB的区别 五、LightGBM 1.Li...
并行结构,个体学习器之间不存在强依赖关系,著名算法有randomForest(采用boostrap有放回抽样),提升树(如GBDT、XGBoost、LGB等)。stacking结合策略, 不是对弱学习器的结果做简单的逻辑处理,而是再加上一层学习器,即将训练集弱学习器的学习结果作为输入,将训练集的输出作为输出,重新训练一个学习器来得到最终结果。
GBDT的分类算法从思想上和GBDT的回归算法没有区别,但是由于样本输出不是连续的值,而是离散的类别,导致我们无法直接从输出类别去拟合类别输出的误差。为了解决这个问题,主要有两个方法,一个是用指数损失函数,此时GBDT退化为Adaboost算法。另一种方法是用类似于逻辑回归的对数似然损失函数的方法。也就是说,我们用的是类...
XGB的特征并行与LGB的最大不同在于XGB每个worker节点中仅有部分的列数据,也就是垂直切分,每个worker寻找局部最佳切分点,worker之间相互通信,然后在具有最佳切分点的worker上进行节点分裂,再由这个节点广播一下被切分到左右节点的样本索引号,其他worker才能开始分裂。二者的区别就导致了LGB中worker间通信成本明显降低,只需...
xgboost的相对于GBDT的一个非常重要的改进就是使用泰勒二阶展开来近似拟合残差,也即如下公式: xgb原始loss 上面为xgb原始loss,其中后面一项为模型复杂度损失。使用泰勒二阶展开近似的过程如下: 上面的泰勒展开中,f(x)其实是上一棵树的结果(也即原loss中的yt-1),△x表示的是当前树要拟合的结果(也即原loss中的...
最近在家整理了一下决策树的相关资料,尝试用一篇短文梳理决策树的发展脉络,帮助大家建立各类决策树算法的基本认知,涉及到的理论与算法包括但不限于:决策树基本思想、ID3、C4.5、CART、adaboost、GBDT、RF、XGB、LGB等。本文作为科普实则门槛稍高,有些细微之处默认读者已经有基础概念,可能不会花费过多笔墨,适用于对...
决策树组合:RF(随机森林)、ET(极端随机树)、GBDT(梯度提升决策树)、XGB和LGB(李想,2017) 神经网络:神经支持决策树(Wan A, et al,2020) 研究发现在保留决策树可解释性的同时取得了当前神经网络才能达到的准确率,比其他基于决策树的图像分类方法高出了大约14%。
7.gbdt、xgb、lgb、cat面经整理——from牛客(必须掌握) 目录 1.集成学习概念 2.Bagging 3.Random Forest(RF) 4.Boosting 5.Adaboost 6.Boosting tree(提升树) 7.GBDT 8.从偏差和方差的角度理解集成学习 一、集成学习相关知识(Ensemble learning)
GBDT是一种强大的集成学习算法,通过迭代地构建决策树来提升模型性能。它适用于处理非线性、非凸的复杂关系,通过梯度下降的方式优化模型参数。GBDT在实际应用中表现优秀,但也需要注意对异常值的敏感性。 XGBoost XGBoost(Extreme Gradient Boosting)是一种梯度提升树算法的优化实现,它通过最小化加权残差的和来训练决策树...
因为随机森林输出的特征重要性更稳定（多颗决策树的叠加），GBDT还需要考虑迭代次数过多而导致的过拟合...