原文：
提公升方法實際採用加法模型（即基函式的線性組合）與前向分布演算法。以決策樹為基函式的提公升方法稱為提公升樹（boosting tree)。對分類問題決策樹是二叉分類樹，對回歸問題決策樹是二叉決策樹。提公升樹模型可以表示為決策樹的加法模型：
其中，回歸問題提公升樹使用以下前向分布演算法：
在前向分布演算法的第m步，給定當前模型
得到當採用平方誤差損失函式時，
其損失變為
其中,對於平方損失函式，擬合的就是殘差；對於一般損失函式（梯度下降），擬合的就是殘差的近似值
輸入：訓練資料集
輸出：提公升樹
演算法流程：
（1）初始化
（2）對m = 1,2,…，m
計算殘差
擬合殘差學習乙個回歸樹，得到
更新（3）得到回歸問題提公升樹
附sklearn中gbdt文件 位址
特徵值排序
多執行緒/mpi並行化的實現
mpi並行化的實現
參考 （1）統計學習方法
(function () {
('pre.prettyprint code').each(function () { var lines = (
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梯度提公升樹 GBDT 原理
gbdt有很多簡稱，有gbt gradient boosting tree gtb gradient tree boosting gbrt gradient boosting regression tree mart multiple additive regression tree 其實都是指的同...
梯度提公升樹GBDT
上一節我們講了adaboost，而提公升樹也是提公升方法的一種，它的基分類器為分類樹或者回歸樹。ps 首先我們講一下殘差的概念 殘差是指實際值和估計值之間的差，就是相減。一般提公升樹的模型的損失函式是平方損失和對數損失，所以優化很簡單。但是對一般損失函式而言就有困難，所以又有了梯度提公升演算法，然後...
gbdt梯度提公升樹
這採用boosting的思想，把表現一般的學習器通過一定的方法結合成效果相對比較好的學習器 gbdt是提公升樹的一種，是多棵樹的加權結果。採用的是分類回歸樹 cart 樹的劃分採用基尼係數。採用前向分布演算法 1 gbdt為什麼是用負梯度代替殘差？首先這是邏輯上顛倒的錯誤。實質沒有明白gbdt是怎麼...