其中, 因此对于GBDT算法的伪代码可以表示为如下: 上面伪算法2的意思是利用梯度值rim和输入x构建一棵回归树,回归树将划分出Rjm个空间。同样我们会根据损失L(.)的不同得到不同的GBDT算法,如LS_TreeBoost,LAD_TreeBoost(Least absolute deviation)等。上面也就是GBDT算法的整个框架了,总之所谓Gradient就是去拟合Loss ...
3.1基学习器GBDT通过串行训练多棵决策树来生成集成模型,假设已将输入空间划分为J个单元R1,R2,…,RJ,并且在每个单元Rj上有一个固定的输出值cj,于是第M轮训练的回归树可表示为:当输入空间的划分确定时,可以用平方误差来表示回归树对于训练数据的预测误差,用平方误差最小的准则求解每个单元上的最优输出值。此时,I(...
GBDT 与提升树类似,模型依旧为加法模型、学习算法为前向分步算法。不同的是,GBDT 没有规定损失函数的类型,设损失函数为。 Gradient Boosting 是 Boosting 中的一大类算法,它的思想借鉴于梯度下降法,其基本原理是「根据当前模型损失函数的负梯度信息来训练新加入的弱分...
这个地方需要好好体会一下,因为在CART中叶子节点使用该节点的样本均值来代表最终结果,在GBDT中会变成另一种形式了,需要非常注意理解。 3、GBDT 在理解了1和2之后,其实将这两种算法相结合就是我们所说的GBDT了,只不过对于不同的问题,GBDT有很多细节的地方需要注意。 (1)GBDT回归任务 首先初始化第一个弱分类器: ...
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...
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)是一种基于决策树的集成学习算法,它将多个弱分类器(决策树)进行迭代加权,来提升模型的准确性。在每一次迭代中,GBDT 会根据上一轮模型的预测结果计算出残差(实际值与预测值之差),并将残差作为下一轮模型的训练目标。其算法步骤如下: ...
2. GBDT多分类算法实例 (1)数据集 (2)模型训练阶段 首先,由于我们需要转化个二分类的问题,所以需要先做一步one-hot: 参数设置: 学习率:learning_rate = 1 树的深度:max_depth = 2 迭代次数:n_trees = 5 首先对所有的样本,进行初始化 ,就是各类别在总样本集中的占比,结果如下表。
6. GBDT+LR 代码实现 1. 复习 再开始学习GBDT算法之前 先复习一下之前的 线性回归 逻辑回归(二分类) 多分类 线性回归 找到一组W 使得 L 最小 进而求得F* 使用梯度下降法: 梯度下降的方向: 不断更新w: 最终求得的w 可以表示为: 2.逻辑回归
也就是GBDT求得的残差乘以一个系数,这个系数通常被称之为学习率。 四、牛顿法基本原理 在最优化的问题中,线性最优化至少可以使用单纯形法求解,但对于非线性优化问题,牛顿法提供了一种求解的办法。牛顿法采用的方式是将求解最大最小值问题转化为求一阶导数为0的问题。
GBDT的主要优点有: GBDT的主要缺点是: 问题一:Adaboost和GBDT的区别是什么? 问题二:GBDT如何减少异常点的影响? 前言 机器学习相关内容现在非常流行,为了走得更远,非常需要我们有一个坚实的基础,因此,现在,开始好好复习一些经典算法,并做好算法总结。