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...
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 ...
其中，Boosting能够提高提高弱分类器的性能是降低的偏差 是比较好理解的。因为Boosting的每个弱分类器都在...
简介:集成学习之随机森林、Adaboost、Gradient Boosting、XGBoost原理及使用 集成学习 什么是集成学习 集成学习(ensemble learning)本身不是一个单独的机器学习算 法,而是通过构建并结 合多个机器学习模型来完成学习任务——博采众长。集成学习很好 的避免了单一学习模型带 来的过拟合问题。
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...
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...
(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,每一步优化是很简单的。比如对于平方损失函数,第二步a中的极小化可以转化为找到 ...
Adaboost理论上并不局限于决策树,在python的机器学习包sklearn中可以定义任意的模型为基础模型。Gradient Boosting一般应用于树。GB还可选择损失函数的类型,分割节点的方法等更多的调参空间。 如下图, 当聚合的基模型足够多时,越简单的模型最后反而错误率更低!Stump: 只有一个节点的决策树vs10个 100个节点。当n>...