RF和GBDT的区别 相同点: 都是由多棵树组成,最终的结果都是由多棵树一起决定。 不同点: 集成学习:RF属于bagging思想,而GBDT是boosting思想 偏差-方差权衡:RF不断的降低模型的方差,而GBDT不断的降低模型的偏差 训练样本:RF每次迭代的样本是从全部训练集中有放回抽样形成的,而GBDT每次使用全部样本 并行性:RF的树...
'num_class': 3, 'verbosity': 0} xgb_model = xgb.train(xgb_params, xgb_train) y_pred = xgb_model.predict(xgb_test) xgb_acc = accuracy_score(y_test, y_pred) model_path = f'{save_dir}/xgb_model_self.bin' #也可以是json格式,但最终文件大小有区别 xgb_model.save_model(model_path...
CART回归树和CART分类树的建立和预测的区别主要有下面两点:1)连续值的处理方法不同,2)决策树建立后做预测的方式不同。对于连续值的处理:CART分类树使用基尼系数的大小来度量特征的各个划分点的优劣情况,CART回归树使用均方差的大小来度量特征的各个划分点的优劣情况。对于任意划分特征A,对应的任意划分点s两边划分成...
二者的区别就导致了lgbm中worker间通信成本明显降低,只需通信一个特征分裂点即可,而xgb中要广播样本索引。 2)数据并行 当数据量很大,特征相对较少时,可采用数据并行策略。lgbm中先对数据水平切分,每个worker上的数据先建立起局部的直方图,然后合并成全局的直方图,采用直方图相减的方式,先计算样本量少的节点的样本索引,...
两者的主要区别就在于每步迭代的时候是否使用残差的负梯度作为树的拟合对象,前者不用残差的负梯度而是使用残差,是全局最优值,后者使用的是 局部最优方向(负梯度)*步长(?),即前者是每一步都试图让结果变成最好,后者则每步试图让结果更好一点. 因为损失函数的问题,Boosting Tree也很难处理回归之外问题。 而后者使用...
xgb:预排序,level-wise 的阶级生长策略,特征对梯度的访问是一种随机访问 2.5 LightGBM有哪些实现,各有什么区别? gdbt: :梯度提升决策树,串行速度慢,容易过拟合, rf: 随机森林,并行速度快, dart:训练较慢;goss:容易过拟合。 参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25308051 ...
梳理一下树模型算法,从三种最基础的tree到lgb的全过程笔记 基于信息增益(Information Gain)的ID3算法 ID3算法的核心是在数据集上应用信息增益准则来进行特征选择,以此递归的构建决策树,以信息熵和信息增益为衡量标准,从而实现对数据的归纳分类。 ID3算法需要解决的问题
30 对比一下XGB和lightGBM在节点分裂时候的区别 xgb是level-wise,lgb是leaf-wise,level-wise指在树分裂的过程中,同一层的非叶子节点,只要继续分裂能够产生正的增益就继续分裂下去,而leaf-wise更苛刻一点,同一层的非叶子节点,仅仅选择分裂增益最大的叶子节点进行分裂。(当然现在二者已经都实现了) ...
base tree、rf、gbdt、xgb、lgb 面经整理(update) 马东什么 算法工程师 马东什么:1 决策树简介决策树(decision tree)的发展路径是非常的丰富的,除了常见的id3,c4.5,cart之外还有c5.0、chaid、多变量决策树等等,但是考虑到这些算法都是相对比较冷门的,个人感觉暂时没有太多的必要深入介绍,所以后续仅介绍我们常见的也...