GBDT既可以用于分类模型,也可以用于回归模型。在分类模型中,GBDT通过训练多个决策树来预测样本的类别,每个决策树的输出是概率值或者类别标签。在回归模型中,GBDT通过训练多个决策树来预测目标变量的值,每个决策树的输出是一个实数值。 一个分类模型的例子是通过GBDT算法预测信用卡交易是否为欺诈。一个回归模型的例子是通...
这就是Gradient Boosting在GBDT中的意义2。 根据上面那个简单的例子,我们知道假设损失函数为平方损失(square loss)时,我们使用残差来进行下一轮的训练,即GBDT算法的每一步在生成决策树时只需要拟合前面的模型的残差。Freidman提出了用损失函数的负梯度来拟合本轮损失的近似值,进而拟合一个CART回归树,这就是GBDT的负...
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