（隨機森林是通過減少模型方差提高效能，gbdt是通過減少模型偏差提高效能）
gbdt演算法梳理
gbdt演算法梳理
gbdt演算法原理以及例項理解
boosting
gradient boosting
提公升方法 - 2 - 前向分布演算法和提公升樹
gbdt 主要依據不同的損失函的梯度進行更新，針對回歸與分類問題，有不同的損失函式如下：
分類問題
【演算法梳理task2】gbdt演算法梳理
【演算法梳理task2】gbdt演算法梳理
gbdt的正則化主要分三種
缺點
sklearn.ensemble.gradientboostingregressor(
loss=
'ls'
,# 預設ls損失函式'ls'是指最小二乘回歸lad'（最小絕對偏差）'huber'是兩者的組合
n_estimators=
100,
# 預設100 回歸樹個數 弱學習器個數
learning_rate=
0.1,
# 預設0.1學習速率/步長0.0-1.0的超引數 每個樹學習前乙個樹的殘差的步長
max_depth=3,
# 預設值為3每個回歸樹的深度 控制樹的大小 也可用葉節點的數量max leaf nodes控制
subsample=1,
# 用於擬合個別基礎學習器的樣本分數 選擇子樣本<1.0導致方差的減少和偏差的增加
min_samples_split=2,
# 生成子節點所需的最小樣本數 如果是浮點數代表是百分比
min_samples_leaf=1,
# 葉節點所需的最小樣本數 如果是浮點數代表是百分比
max_features=
none
,# 在尋找最佳分割點要考慮的特徵數量auto全選/sqrt開方/log2對數/none全選/int自定義幾個/float百分比
max_leaf_nodes=
none
,# 葉節點的數量 none不限數量
min_impurity_split=1e-
7,#停止**葉子節點的閾值
verbose=0,
# 列印輸出 大於1列印每棵樹的進度和效能
warm_start=
false
,# true在前面基礎上增量訓練 false預設擦除重新訓練 增加樹
random_state=
0# 隨機種子-方便重現
)
GBDT演算法梳理
table of contents 1 gbdt概述 2 前向分布演算法 2.1 加法模型 2.2 前向分布演算法 2.2.1 思想 2.2.2 策略 2.2.3 加法模型求解 3 損失函式 4 負梯度擬合 5 回歸 6 gbdt分類 6.1 二分類 6.2 多分類 7 正則化 8 優缺點 9 sk...
GBDT演算法梳理
人工智慧之gbdt演算法 前言 人工智慧之機器學習主要有三大類 1 分類 2 回歸 3 聚類。今天我們重點 一下gbdt演算法。我們知道，gbm 請參見人工智慧 51 是乙個改善弱學習器效果的計算框架。gbm梯度提公升模組可以根據需要任意插入各種各樣的弱分類器。若弱學習器限定了只能使用cart回歸樹...
gbdt演算法 演算法梳理五 GBDT
真正開始動手寫，才發現以前理解的不夠深。弄懂乙個演算法，要想明白哪些問題？集合裡有m個樣本，n個特徵，gbdt每棵回歸樹怎麼構造 選取多少樣本，多少特徵 它的損失函式怎麼擬合，殘差是怎麼回事，梯度在其中的作用。gbdt有很多簡稱，有gbt gradient boosting tree gtb gra...