1.原理背景 提升树BDT是集成学习的一种boosting算法,将多个弱学习器组合起来,得到一个更精确(准确性高)、更鲁棒(泛化能力强)的强监督模型,可以处理分类任务和回归任务 输入:一个二分类数据集T=[(x1,y1),(x2,y2),...],初始化每个样本xi的权重,得到权重数组D={w11,w12,w13,...,w1i},其中w11代表第1...
简介: 【机器学习】集成学习(Boosting)——提升树算法(BDT)(理论+图解+公式推导) 2021人工智能领域新星创作者,带你从入门到精通,该博客每天更新,逐渐完善机器学习各个知识体系的文章,帮助大家更高效学习。 Boosting提升树 Boosting思想主要是采用将模型进行串行组合的思想,利用多个弱学习器来学习我们的数据进而形成一个...
T:T代表决策树模型 M:代表总共有M个弱学习器 x:代表样本数据 提升树算法 因为提升树是基于AdaBoost的,所以它的优化算法也是采用了前向分步算法,所以我们需要由前向后一个一个优化我们的树模型,基于这个我们定义当我们优化到m步时,所对应的总模型学习器为: 注意:下标m不是代表第m个分类器,而是代表累积的意思,...