Boosting适用于低方差高偏差的模型，典型的Boosting算法有AdaBoost与GBDT系列（XGBoost、LightGBM、CatBoost）。
损失函数不同:AdaBoost使用指数损失函数,GradientBoosting使用任意可导的损失函数,如平方损失函数、指数损失函数、对数损失函数等。训练方式不同:AdaBoost每次迭代都会修改样本权重,增加错误分类样本的权重,减少正确分类样本的权重;GradientBoosting每次迭代都会训练一个新的弱分类器来拟合前一个弱分类器残差,即真实值与当前...
根据学习方式的不同，集成学习主要可以分为Boosting和Bagging两种。其中，前者在训练的过程中采用串行的方式...
注意: Adaboost和Gradient Boosting的区别主要在于从不同的角度实 现对上一轮训练错误的数据更多关注,Adaboost主要对数据引 入权重,训练后调整学习错误的数据的权重,从而使得下一轮 学习中给予学习错误的数据更多的关注。 实战——GBDT及其代码实现 GBDT的组成部分 GBDT由GB(Gradient Boosting)和DT(Regression Decision ...
AdaBoost与Gradient boosting是两种集成学习方法，旨在通过训练一系列模型来提升预测性能。在AdaBoost方法中，首先设定一系列基础模型（通常为树），每一次迭代都会生成一个新的模型。重点在于每次迭代时，通过调整样本权重，增加预测错误样本的权重，使得下一个模型有更大的概率学习上次迭代中预测错误的样本。初...
而Gradient Tree Boosting在AdaBoost的基础上，引入了梯度提升的概念，通过最小化损失函数来优化弱学习器。它以决策树作为基础弱学习器，并且在每次迭代时，构建一个决策树来预测残差（损失函数相对于当前模型的梯度），以此降低预测误差。该方法通过构建多个树，每个树专注于修正前一个树的预测错误，从而...
bagging和boosting都可以有效地提高分类的准确性。在大多数数据集中,boosting的准确性比bagging高。在有些数据集中,boosting会引起退化--- Overfit。 Boosting思想的一种改进型AdaBoost方法在邮件过滤、文本分类方面都有很好的性能。 gradient boosting(又叫Mart, Treenet):Boosting是一种思想,Gradient Boosting是一种实现Bo...
AdaBoost, LogitBoost and GradientBoosting 前向分步算法与加法模型(forward stagewise algorithm and additive model) (1) AdaBoost:前向分步算法中损失函数取指数损失函数 (2) LogitBoost:前向分步算法中损失函数取的是Logistic Loss (3) GradientBoosting(梯度提升):当损失函数是平方损失和指数损失函数时,每一步...
Boosting集成算法:Adaboost与Gradient BoostingBoosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法,这族算法的工作机制...
接下来,是用于 Improving Weak Classifiers 的 Boosting 。主要讲了 Adaboost ,包含很多数学上的证明。接下来是 Gradient Boosting 。 最后几分钟,老师介绍了下 Stacking 。 小细节 Bagging 创造出不同的 data set ,训练不同的模型。 如上,分成 4 份数据(有放回地采样),训练 4 个模型。