最常用的基学习器为树模型,采用决策树的GBM称为GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)。而XgBoost、LightGBM、CatBoost等都是从GBDT(采用CART树)派生出来的具体实现工具。 算法思想: 由于负梯度方向是下降最快的方向,因此将累积模型的误差loss对函数的负梯度作为当前模型的拟合目标。 采用平方损失的 L2 Boosting算法如下...
Boost是"提升"的意思,一般Boosting算法都是一个迭代的过程,每一次新的训练都是为了改进上一次的结果,这要求每个基学习器的方差足够小,即足够简单(weak machine),因为Boosting的迭代过程足以让bias减小,但是不能减小方差。 Boosting模型是通过最小化损失函数得打最优模型的,这是一个NP难问题,一般通过贪心法在每一步...
Boosting 的思想是:n 个弱学习器 -> 强学习器。它没有限定算法特点,能把弱变强即可,但大多数 Boosting 算法都会螺旋迭代式地训练弱学习器,然后将结果加起来作为最终结果。形象点来说就是这样: AdaBoost 分类图示 这里不得不提 AdaBoost(Adaptive Boosting),很多教材或博客讲 Boosting 的时候都会以 AdaBoost 为...
梯度提升机(Gradient Boosting Machine)之 XGBoost XGBoost 学习总结 相对于随机森林使用 bagging 融合完全长成决策树,梯度提升决策树使用的 boosting 的改进版本 AdaBoost 技术的广义版本,也就是说是根据损失函数的梯度方向,所以叫做梯度提升(Gradient Boosting)。 XGBoost 实际上就是对全部的决策树输出取加权平均,加权值...
想要深入了解GBM的详细理论，可以参考Friedman的论文[1]，该论文深入探讨了GBM的原理和实现。而李航的《统计学习方法》[2]也提供了对GBM的实用介绍。通过这些资料，读者可以快速掌握GBM的基本概念和应用技巧。参考文献：[1] Friedman J H. Greedy function approximation: a gradient boosting machine[J]....
Gradient boosting is a powerful machine learning algorithm used to achieve state-of-the-art accuracy on a variety of tasks such asregression,classificationandranking. It has achieved notice in machine learning competitions in recent years by “winning practically every competition in the structured data...
LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)是一个基于决策树算法的梯度提升框架,以其高效的计算速度和出色的性能广泛应用于机器学习任务中。它特别适合处理大规模数据集,并能在相对较短的时间内完成训练。 LightGBM的基本概念 梯度提升决策树(GBDT):这是LightGBM的核心算法。GBDT是一种通过构建多个弱学习器(通常是决策树...
Boosting is creating a generic algorithm by considering the prediction of the majority of weak learners. It helps in increasing the prediction power of the Machine Learning model. This is done by training a series of weak models. Below are the steps that show the mechanism of the boosting algo...
Robert e. Schapire是第一个给出polynomial-time boosting algorithm的男人，他站在Kearns对数据分布讨论的...
树模型奠基性论文解读GBM:GradientBoostingMachine 1.背景 函数估计(Function Estimation/Approximation)是对函数空间(Function Space)进行数值优化,而不是对参数空间(Paramter Space)进行优化。这篇论文[1]提出的Gradient Boosting Machine算法将stagewise additive expansions(分步加和扩展)和steepest-descent minimization(最速...