🌲 随机森林(RF) 适用场景:当数据维度相对较低(例如几十维),且对准确性有较高要求时,随机森林是一个不错的选择。由于其参数调整相对简单,通常可以作为初试模型。 📈 XGBoost(XGB) 适用场景:无论是分类还是回归问题,XGB都能很好地应对。它通过boosting的思想将多棵决策树的结果结合起来,以获得更准确的预测。
一旦我们通过RF、GBDT或Xgboost得到了新的特征,我们就可以将这些特征添加到原始特征集中,然后使用逻辑回归(LR)模型进行训练。逻辑回归是一种线性模型,它可以很好地处理这些新的非线性特征。通过将非线性特征(由RF、GBDT或Xgboost生成)与线性模型(LR)结合,我们可以期望获得比单独使用任何一种方法都更好的预测性能。 三...
下图是RF+LR、GBT+LR、Xgb、LR、Xgb+LR 模型效果对比图,然而这只能做个参考,因为模型超参数的值的选择这一前提条件都各不相同。 顺便来讲,RF也是多棵树,但从效果上有实践证明不如GBDT。且GBDT前面的树,特征分裂主要体现对多数样本有区分度的特征;后面的树,主要体现的是经过前N颗树,残差仍然较大的少数样本。
(与“在线学习”相对应,一次处理所有数据被称作是“批处理”)。随机梯度算法与梯度算法的效果相当,但具有更高的计算效率。 lightGBM简介 xgboost的出现,让数据民工们告别了传统的机器学习算法们:RF、GBM、SVM、LASSO……..。现在微软推出了一个新的boosting框架,想要挑战xgboost的江湖地位。 顾名思义,lightGBM包含两...
RF也是多棵树,但从效果上有实践证明不如GBDT。且GBDT前面的树,特征分裂主要体现对多数样本有区分度的特征;后面的树,主要体现的是经过前N颗树,残差仍然较大的少数样本。优先选用在整体上有区分度的特征,再选用针对少数样本有区分度的特征,思路更加合理,这应该也是用GBDT的原因。
下图是 RF+LR、GBT+LR、Xgb、LR、Xgb+LR 模型效果对比图,然而这只能做个参考,因为模型超参数的值的选择这一前提条件都各不相同。顺便来讲,RF 也是多棵树,但从效果上有实践证明不如 GBDT。且 GBDT 前面的树,特征分裂主要体现对多数样本有区分度的特征;后面的树,主要体现的是经过前 N 颗树,残差仍然较大的...
XGB是陈天奇2014年提出,相当于GBDT的工程改进版,在实用性和准确度上有很大提升。比如:使用泰勒二阶展开近似损失函数,支持处理缺失值、在特性粒度上并行计算等等特性。 (4)Gradient Boosting是Boosting中的一大类算法,基本思想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类器,然后将训练好的弱分类器以累加 ...
决策树--集成方法--树模型(rf、GBDT、XGB和LGB)的对比 一.熵相关内容 本章主要介绍几个关于熵的几个概念性定义,包括自信息.熵(信息熵).联合熵.条件熵.左右熵.相对熵(KL散度).交叉熵和softmax.信息增益(互信息)和信息增益率.条件互信息等.接下 ... 随机推荐 Sublime Text2中Evernote 插件的使用 Subli...
说点其他的。前面的都说了高维稀疏特征的时候，lr 的效果会比 gbdt 好，但是都没明确的说出为什么。
没错,所有这些基于树的模型都可以和Logistic Regression分类器组合。至于效果孰优孰劣,我个人觉得效果都还可以,但是之间没有可比性,因为超参数的不同会对模型评估产生较大的影响。下图是RF+LR、GBT+LR、Xgb、LR、Xgb+LR 模型效果对比图,然而这只能做个参考,因为模型超参数的值的选择这一前提条件都各不相同。